Apple Machine Learning Research
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结合文本和ID嵌入的个性化增量视频搜索
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种个性化增量视频搜索系统，结合语义和协作信号以提升排名。该系统利用文本和ID嵌入模型，通过用户观看历史构建用户表示。实验结果表明，个性化排名在模糊查询中效果显著，尤其对观看历史较长的用户更为有效。在线实验显示，点击率和转化率均显著提高。
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关键要点
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个性化增量视频搜索系统结合语义和协作信号以提升排名。
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系统利用文本和ID嵌入模型，通过用户观看历史构建用户表示。
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个性化排名在模糊查询中效果显著，尤其对观看历史较长的用户更为有效。
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在线实验显示，点击率提高了1.14%，转化率提高了1.23%。
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延伸解读
个性化搜索的优势
个性化增量视频搜索系统通过结合语义和协作信号，显著提升了模糊查询的排名效果。尤其是在用户观看历史较长的情况下，个性化排名的优势更加明显，这表明系统能够更好地理解用户的偏好和需求。
实验结果的实用性
在线实验显示，个性化系统的点击率和转化率均有显著提高，分别达到1.14%和1.23%。这表明在实际应用中，个性化增量视频搜索不仅提升了用户体验，也可能为平台带来更高的商业价值。
用户历史的重要性
研究表明，用户的观看历史对个性化搜索效果有直接影响。对于观看历史较长的用户，个性化排名的提升幅度更大，这提示平台在设计推荐系统时应重视用户历史数据的利用，以优化搜索结果。
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延伸问答
个性化增量视频搜索系统是如何提升排名的？
该系统结合语义和协作信号，通过文本和ID嵌入模型来提升排名。
用户观看历史对个性化排名的影响是什么？
用户观看历史越长，个性化排名的效果越显著，尤其在模糊查询中。
在线实验的结果显示了什么？
在线实验显示，点击率提高了1.14%，转化率提高了1.23%。
个性化增量视频搜索系统的主要技术是什么？
系统使用文本嵌入模型和ID嵌入模型来构建用户表示。
个性化排名在模糊查询中的效果如何？
在模糊查询中，个性化排名的NDCG@10提升达8.63%。
个性化增量视频搜索系统的实验方法是什么？
实验使用了离线数据集和为期三周的在线控制实验进行评估。
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