📚 排序算法全攻略
30章 · 从入门到实战
🧑🎓 友好色系
01
排序算法概述
重要性
NDCG
MAP
评价指标
02
TF-IDF算法
词频
逆文档频率
公式
代码
03
BM25算法
公式推导
k1/b调参
对比TF-IDF
代码
04
PageRank算法
网页排名
阻尼系数
迭代
代码
05
TextRank算法
图排序
PageRank关系
关键词
代码
06
学习排序(LTR)入门
Pointwise
Pairwise
Listwise
07
特征工程
文本特征
用户特征
上下文
降维
08
线性模型排序
逻辑回归
线性SVM
特征权重
代码
09
树模型排序
决策树
随机森林
GBDT
XGBoost
10
LambdaRank算法
Lambda梯度
RankNet
NDCG优化
代码
11
LambdaMART算法
GBDT+Lambda
树模型优化
实战
12
深度学习排序(DNN)
MLP
特征嵌入
训练技巧
代码
13
深度语义排序
DSSM
双塔
语义匹配
代码
14
BERT排序模型
预训练微调
交叉编码器
双编码器
代码
15
多任务学习排序
共享底层
任务特定层
损失函数
代码
16
多模态排序
文本+图像
特征融合
注意力
代码
17
个性化排序
用户画像
协同过滤
矩阵分解
深度学习
18
实时排序系统
在线学习
增量更新
实时特征
架构
19
多目标排序
点击率
转化率
停留时间
帕累托
20
排序中的偏差问题
位置偏差
选择偏差
流行度偏差
去偏
21
公平性排序
公平性定义
约束
指标
算法
22
多样性排序
MMR
DPP
多样性-相关性
代码
23
上下文感知排序
上下文特征
Contextual Bandit
序列模型
代码
24
强化学习排序
MDP
策略梯度
Q-learning
在线优化
25
联邦学习排序
隐私保护
联邦平均
安全聚合
代码
26
大规模排序系统
索引结构
粗排-精排-重排
性能优化
27
A/B测试与评估
实验设计
假设检验
指标监控
线上评估
28
排序算法工程实践
特征存储
模型部署
在线服务
监控告警
29
排序算法前沿
GNN排序
Transformer排序
大模型排序
30
综合实战项目
完整搜索排序系统
数据
特征
模型评估