当信息检索 (IR) 系统的有效性随着时间的推移而恶化时，通常由于用户行为、内容或基础算法的变化而发生相关性漂移。为了解决相关性漂移，IR系统可以结合连续学习机制，例如重新训练模型或更新排名算法以适应新数据。
一种方法是监视用户与搜索结果的交互，并根据诸如点击，在页面上花费的时间或用户评分之类的反馈来调整模型。另一种方法是引入考虑搜索查询中的变化趋势或偏好的自适应排名模型。
此外，将相关文档不断添加到训练数据的反馈循环可以帮助减轻相关性漂移并保持搜索结果的质量。
信息检索的常见应用有哪些？
继续阅读
AI视频分析在零售分析中扮演什么角色？
作为一名计算机视觉工程师，需要结合编程、数学和人工智能来解决复杂的问题。工程师通常从事诸如开发对象检测，图像分割和3D重建算法之类的任务。典型的一天可能包括预处理数据集，训练机器学习模型以及微调超参数以获得最佳性能。该角色通常涉及与数据科学
数据治理如何应对分布式数据的挑战？
数据治理通过建立一个框架来应对分布式数据的挑战，确保在不同地点和系统之间的数据一致性、质量和安全性。当数据分布在不同的平台、数据库或地区时，可能会导致数据孤岛、冗余和不同的数据标准等问题。数据治理提供了必要的指南和规则，帮助组织有效管理这些
自监督学习中的无监督预训练任务是什么？
“自监督学习中的无监督前提任务是指一种旨在帮助模型从数据中学习有用特征的任务，而不需要标签样本。在这些任务中，模型被训练去解决一个不需要外部监督的问题，从而使其能够从数据本身固有的结构和模式中学习。其关键理念是创造一个情境，在这个情境中，模