假设我正在处理类thing的对象。我得到这个对象的方式有点罗嗦:BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)我想看看这个thing是否等于x或y或z。写这个的天真的方法可能是:BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)==x||BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)==y||BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelativ
假设我正在处理类thing的对象。我得到这个对象的方式有点罗嗦:BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)我想看看这个thing是否等于x或y或z。写这个的天真的方法可能是:BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)==x||BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelative(5)==y||BigObjectThing.Uncle.PreferredInputStream.NthRelativ
导读：电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。今天的介绍会围绕下面五点展开：搜索排序场景及算法概述强化学习在搜索排序中的建模过程基于RNN用户状态转移建模基于DDPG的长期价值建模规划与展望--01搜索排序场景及
导读：电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。今天的介绍会围绕下面五点展开：搜索排序场景及算法概述强化学习在搜索排序中的建模过程基于RNN用户状态转移建模基于DDPG的长期价值建模规划与展望--01搜索排序场景及
