简介：本文在个性化排序中介绍了开放搜索CTR估计模型的应用和实践
搜索是获取信息以获取信息的最简单方法，它是应用程序和网页的必要功能。如何评估和改进搜索效果一直是搜索字段中的常见问题。
一方面，您可以根据用户体验来判断搜索效果，例如是否搜索目标内容，稍后返回搜索结果多长时间。另一方面，也可以通过系统搜索来评估效果统计指标。通用搜索统计指标包括CTR，CVR，搜索指南GMV等。
以CTR（单击 - 率）为例，点击率表示，点击/曝光号码被广泛用于搜索，建议和广告，以及返回结果的点击，例如搜索和建议。点击率通常意味着更准确的搜索效果。因此，搜索现场从业人员经常将CTR用作搜索效果的核心评估标准，这也是长期对企业进行长期大型军事投资的持续优化目标。
近年来，深度学习带来的巨大股息已在CTR估算的深度模型中绽放。CTR估计模型是每个用户搜索词的模型，以预测搜索文档的潜在点击模型。模型可以优化搜索结果的搜索并改善搜索效果和业务转换。
根据机器学习和个性化估计算法技术，OpenSearch基于机器学习和个性化估计算法，借助E-商业，内容社区，教育和其他领域的功能，为客户提供一个稳定的智能搜索开发平台，并不断迭代优化以优化迭代优化，将最新的行业和ALI创新技术持续地纳入平台框架。
1.简单易用：打开搜索CTR估计模型的最新公共Beta版本。在上传用户曝光并单击“通过行为数据”之后，您可以自动化独家CTR估计模型。完成模型培训后，您可以通过CAVA脚本灵活地调试排序规则，以最大程度地提高模型效果并优化最终搜索结果排序。
2.打开搜索CTR估计模型支持自定义，快速适应您的模型。
3.从行业的粒度中介绍：不同的行业将适应一组基本的行业模板，并支持定制，系统行业的特征构建。
有关更多详细信息，请参阅产品文档：CTR估计模型-Intelligent Open Search OpenSearch -Alibaba Cloud
如果您需要进一步的技术指导，也可以联系技术支持。
社区内容搜索
作为中国IT内容社区，技术界通过开放搜索为其产品用户提供高质量的内容服务。同时，搜索功能的优化还可以改善支付资源的转型并增加整体业务收入。
访问CTR估计模型后，效果：
e -Commerce搜索
在国内电子商务平台中，它专注于自我运营的产品，例如健康产品，家庭产品，化妆品，并通过开放搜索提供了方便的服务，例如在应用程序和Applet上购买内容信息和产品。
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