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「评分函数设计」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：多信号评分函数原理与陷阱 搜索引擎/推荐系统中综合多个相关性信号并排序的方法 RAG OPPO 多信号排序 评分函数设计 相关性信号融合 OPPO
匹配正文：整体框架 采用 Learning to Rank 范式，将评分函数设计为两阶段：先分别建模相关性、用户满意度，再融合为最终分数。 核心特征与建模 特征类型 具体指标 建模方式 相关性 BM25、语义相似度、标题/摘要匹配度 独立子模型输出 S_{rel} \in [0,1] 点击率 历史CTR、位置去偏后的CTR 用IPS或EM方法消除位置偏置 用户满意度 停留时长、跳出率、二次点击 停留时长用对数变换：\log(1+dwell\_time) 归一化方法 Min-Max：适用…
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