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参考：https://mp.weixin.qq.com/s/4UBehc0eikVqcsFP7xL_Zw

1 京东电商语义检索说商品排序

（1） 背景
主要内容：
1)Query 理解
query纠错, 改写,扩展, 分词
2) 召回阶段
向量检索
3）排序

（2） 向量检索
1）传统倒排索引，只能检错资源意义。
2）向量topk召回。 近似检索方法： KDTree, TDM, LSH, PQ, HNSW.
3)打分计算函数： inner product L2 distance
4) Multi heads 让query 可以生成多个embedding 与sku embedding 计算score
5）attention loss
6）负样本： 随机采样， batch 采样
7）双塔模型： qurey tower , item tower

8）训练样本拉去：

(3)商品排序

   1） 训练样本“ 同一个session  中 用户购买的商品a和没有购买的商品b配对起来，并将购买和未购买最为最终学习的label. 构造查询商品对训练集
   2）特征：

3）个性化升级
1）候选商品和用户历史商品做attention. 将静态的user embedding 升级为随query和当前商品变化的user embedding
2) 使用grap学习方法对id类特征embedding 进行pretrain.
具体方法： 高质量点击行为生成商品graph, 通过随机游走生成训练数据，再利用Skip-gram进行训练，计入id embedding 提高模型离线指标和收敛速度。

（4）时效性优化