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BayesCNS：一种统一的贝叶斯方法，用于解决大规模搜索系统中的冷启动和非平稳性问题
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
信息检索系统常用学习排序模型响应用户查询，但面临冷启动和用户行为变化的问题。我们提出BayesCNS，一种贝叶斯方法，通过在线学习解决这些挑战。BayesCNS估计用户与项目的交互先验分布，并通过排名模型指导探索相关项目。实验表明，该方法在大规模搜索系统中有效，提高了新项目的交互和整体成功率。
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关键要点
- 信息检索系统常用学习排序模型响应用户查询。
- 学习排序模型依赖用户交互特征，导致冷启动问题。
- 用户行为变化带来适应性挑战。
- 提出BayesCNS，一种贝叶斯方法，解决冷启动和非平稳分布变化问题。
- BayesCNS通过估计用户与项目的交互先验分布，持续更新用户交互数据。
- 在线学习过程由排名模型指导，有效探索相关项目。
- 在大规模搜索系统中成功部署BayesCNS，进行离线和在线实验验证其有效性。
- 在线A/B实验显示新项目交互增加10.60%，整体成功率提高1.05%。
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