猜您所想：淘宝搜索/推荐系统背后深度强化学习与自适应在线学习的实践之路

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1搜索算法研究与实践 1.1背景 淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要是在商品维度进行学习，根据商品的点击、成交数据构造学习样本，回归出排序权重。LTR学习的是当前线上已经展示出来商品排序的现象，对已出现的结果集合最好的排序效果，受到了本身排序策略的影响，我们有大量的样本是不可见的，所以LTR模型从某种意义上说是解释了过去现象，并不一定真正全局最优的。针对这个问题，有两类的方法，其中一类 ………………………………