本文以百度关键词搜索推荐工具字面相关性模型为基础，介绍一个机器学习任务的具体设计实现。包括目标的设定，训练数据准备，特征选择及筛选， 以及模型的训练及优化。该模型可扩展到语意相关性模型，搜索引擎相关性及LTR学习任务的设计实现。该模型的设计调研实现，也可以很容易移植解决其他包括语义相关性的问题...
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2014-09-24 00:24:45
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在之前一篇博文中， 有同学在评论中问了个问题： 如何解决因式分解带来的推荐冷门关键词的问题。 在回答这个问题的时候， 想到了近几年在做搜索推荐系统的过程中， 学术界和工业界的一些区别。 正好最近正在做技术规划， 于是写偏文章说下工业界完整推荐系统的设计。结论是： 没有某种算法能够完全解决问题， 多重算法+交互设计， 才能解决特定场景的需求。下文也对之前的一些博文进行梳理，构成一个完整工业界推荐系统所具有的方方面面（主要以百度关键词搜索推荐系统为例）...
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2014-09-17 21:57:22
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1：from窗体环境：TextBox(关键词文本框)、ListBox(提示框)
2：实现思路：
2.1：以输入的关键词为条件查询 数据库（在查询中以点击率排序就加一个order by 点击率 desc）返回多行单列数据结果集合。再一一赋值到listBox中显示。
2.2：在TextBox中如果侦听键盘
if(Down（小键盘向下）)
则先获取到L...
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2014-07-30 20:58:34
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