通过贝叶斯优化提升 Azure 认知搜索的搜索相关性
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2023-12-14 v1 人工智能
机器学习
摘要
Azure 认知搜索（ACS）近年来已成为“搜索即服务”云产品中的主要竞争者。然而，ACS 用户面临的主要挑战之一是如何针对其特定用例提高搜索结果的相关性。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于寻找最优的 ACS 配置，以最大化特定用例（产品搜索、文档搜索等）的搜索相关性。所提出的解决方案通过将搜索相关性问题形式化为超参数调优，从而改善了关键的在线市场指标，例如点击率（CTR）。我们观察到，通过引入由所提出方法生成的优化权重，多个市场的真实世界搜索行动号召（CTA）率有了显著提升。
引用
@article{arxiv.2312.08021,
title = {Improving search relevance of Azure Cognitive Search by Bayesian optimization},
author = {Nitin Agarwal and Ashish Kumar and Kiran R and Manish Gupta and Laurent Boué},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08021},
year = {2023}
}