多臂赌博机问题 ( Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB )。相比大家都是知道的，就是有多个把手每次坂动一个把手的时候会有不同的收益，也可能没有收益，那么怎么做才能知道收益最大的方法呢？这就是一个典型的如何分配Explore和Exploit的次数的问题，就是著名的探索-利用困境(Explore-Exploit dilemma

搜索推荐中经常遇到的问题就是如何发现用户对某个商品的喜欢程度，也就是偏好，那么这个和矩阵分解又有什么关系呢？本文将尽量详细的解释这一点。我们首先来看上面这个图片，左边的矩阵表示的一些用户对于一些影视作品的打分，俗称打分矩阵。右边两个矩阵分别表示将电影分成了剧情和动画，也就是中间的隐变量。右边的两个矩阵是被分解的两个矩阵，怎么来使用这样的矩阵分解的结果呢？如果想给李四推荐一个电影，应该怎么使用上面的

本章咱们来说说计算广告这一领域，其实从本质上讲呢，计算广告并不属于推荐搜索的领域，是可以单独拉出来当一个领域来研究，但是本身计算广告是更多的是通过推荐、搜索、点击等记录挖掘出来，索性咱们先放到一起了解一下。计算广告是做什么的呢？ 提到广告其实就在一个合适的时间、合适的地点给合适的人推荐某些产品。如果用户下单，平台将获得一定的报酬，之前百度通过广告点击赚取了大量的收益，目前也是财报中最大的一部分收益

这章来介绍一下如何评估你搜索以后的结果好坏呢？从而定义算法优化的方向。对于比较粗糙的评估方法如下。$$P=\frac{检索出相关文档数}{检索所有文档数} \\R=\frac{检出相关文档数}{数据库中相关文档数}$$看着形式是不是很熟悉，就是经常看到的准确率和召回率。下面形式化的表达出来。a表示被检索出的与查询相关的 文献数量;b表示被检索出的与查询无关的文献数量;c表示与查询相 关，但是没有被

排序学习是搜索、推荐、广告的核心方法。排序结果的好坏很大 程度上影响到用户体验，甚至会影响到广告收益。常规的排序模型存 在一些问题，如调整参数困难，通过给定的一个测试集合来比较模型 是否过拟合很困难等。而机器学习解决了这些问题，因为其可以自动 调整参数。更重要的是，它可以通过规范化来避免数据过拟合。传统的检索模型靠人工来拟合排序公式，并通过不断地实验确定 最佳的参数组合，以此构成相关性打分函数。机