在信息检索 (IR) 中，通过将检索过程视为决策问题，使用强化学习 (RL) 来优化搜索算法。系统或代理与环境 (用户查询和响应) 进行交互，并根据检索到的文档的质量接收反馈。目标是最大化衡量相关性或用户满意度的奖励函数。
例如，IR系统可以使用RL来在搜索期间动态地调整排名功能，以提高长期用户参与度或点击率。通过探索不同的查询文档匹配并观察结果，该模型可以随着时间的推移学习最佳策略。
这种方法允许IR系统通过适应用户行为和偏好来不断改进，从而产生更好的个性化搜索结果和更高效的检索。
回归问题使用哪些指标？
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是的，可以通过使用加密、访问控制和安全存储实践来保护嵌入。由于嵌入可以对敏感数据进行编码，因此保护它们免受未经授权的访问非常重要。一种常见的方法是在静态 (存储时) 和传输中 (通过网络传输时) 加密嵌入。可以使用诸如AES (高级加密标准
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日志和追踪是软件系统可观测性的两个基本组成部分，它们协同工作，为应用程序性能和行为提供全面的视角。日志是记录应用程序内发生的离散事件的记录，通常捕捉特定时间点的错误、事务或系统状态的详细信息。而追踪则跟踪请求通过各种服务的流动，展示不同组件
不同的矩阵分解技术有哪些？
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