数据挖掘

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在粗排阶段中，如何通过特征工程提高排序效果？

引言在互联网信息爆炸背景下，如何从海量数据中迅捷准确地找到使用者须要信息变成一个重点研究课题，排序模型作为信息检索系统核心组成部分，在推荐系统、搜索系统等多个领域发挥着重点作用，特征工程作为提升排序模型性能根本环节，在粗排阶段非常重点，本文将探讨如何通过特征工程提高排序效果，具体内容涵盖特征选择、

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引言伴随移动互联网普及，各大平台都在寻求提升使用者体验新方法，MCP〔Multi-Channel Platform〕架构作为一种新型流量管理方法，已经在多个领域得到广泛应用，如何将流量入口与MCP架构无缝整合，提升跨平台体验，变成众多企业关注重点，本文将从百度下拉词挖掘、RAG联网检索、AIGC降

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引言伴随人工智能技术飞速发展，大规模AI模型在各个领域应用越来越广泛，如何设计一个高效、安定大规模AI模型训练框架，变成当下研究热点，本文将从多个方面探讨如何构建一个大规模AI模型训练框架，协助读者更好地理解、掌握相关技术。

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引言在当下大数据阶段，模型可解释性、透明性变成衡量模型质量重点准则，伴随机器学习、深度学习技术不息发展，各类复杂模型层出不穷，可是，这些复杂模型往往难以解释其内部决策过程，导致使用者难以理解其背后逻辑，于是，确保模型可解释性、透明性变得非常重点，本文将通过百度下拉词挖掘、RAG联网检索、AIGC降

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引言在当下智能技术领域，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕、深度强化学习〔Deep Reinforcement Learning, DRL〕是两个备受关注研究方向，GNN首要应用于处理图结构数据，而DRL则全力于搞定决策难题、改良策略，两者结合可以充分发挥各自优点，