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内容大纲
搜索引擎是人们获取信息的重要工具。近几年，人们获取信息的需求不断提升，促使搜索引擎不断发展和进化，从被动地为用户提供查询结果，转变为主动地为用户提供直接答案并推荐相关信息。其中，实体推荐是推荐粒度最细且信息量最丰富的一种信息推荐形式，备受学术界重视，也深受用户欢迎。本书围绕实体推荐，针对实体推荐算法的改进和推荐理由的生成这两方面的关键技术进行研究，并得出研究结论。
本书适合计算机领域的研究生以及从业人员阅读，可以帮助读者较全面地了解实体推荐算法。 -
作者介绍
黄际洲，正高级工程师，百度人工智能技术委员会主席，百度地图首席研发架构师。多年来一直从事自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等人工智能相关技术研发及大规模产业化工作，先后担任百度阿拉丁、图片搜索、搜索推荐、信息流推荐、百度地图等产品的研发架构师。已发表学术论文30余篇，获得已授权专利110余项。曾荣获中国电子学会科技进步一等奖、CCF优秀博士学位论文奖。 -
目录
丛书序
导师序
摘要
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.1.1 实体推荐的定义及研究背景
1.1.2 实体推荐的挑战及研究意义
1.2 研究现状及分析
1.2.1 实体推荐算法
1.2.2 实体推荐的可解释性
1.2.3 尚且存在的问题
1.3 本书的研究内容及章节安排
第2章 基于排序学习与信息新颖性增强的实体推荐
2.1 引言
2.2 问题定义
2.2.1 信息新颖性定义
2.2.2 基于信息新颖性增强的实体推荐任务定义
2.3 基于排序学习框架的实体推荐算法
2.3.1 相关实体发现
2.3.2 相关实体排序
2.4 实验设置
2.4.1 实验数据
2.4.2 基线方法
2.4.3 评价指标
2.5 实验结果与分析
2.5.1 本方法与五种基线方法的比较
2.5.2 不同特征的贡献度分析
2.6 本章小结
第3章 基于深度多任务学习的上下文相关实体推荐
3.1 引言
3.2 问题定义
3.2.1 上下文相关实体推荐任务定义
3.2.2 使用多任务学习的原因
3.3 基于多任务学习的上下文相关实体推荐模型
3.3.1 上下文无关实体推荐模型
3.3.2 上下文相关实体推荐模型
3.3.3 使用多任务学习提升上下文相关实体推荐模型的效果
3.3.4 利用上下文相关实体推荐模型提升推荐效果
3.4 实验设置
3.4.1 实验数据与评价指标
3.4.2 基线方法
3.5 实验结果与分析
3.5.1 上下文信息的影响
3.5.2 多任务学习与单任务学习的比较
3.5.3 实体推荐模型的比较
3.5.4 搜索会话长度的影响
3.5.5 上下文相关文档排序的效果
3.6 本章小结
第4章 基于卷积神经网络的实体对推荐理由识别
4.1 引言
4.2 问题定义
4.3 实体对推荐理由识别方法
4.3.1 训练数据的构建方法
4.3.2 基于卷积神经网络的排序模型
4.4 实验设置
4.4.1 实验数据
4.4.2 基线方法
4.4.3 评价指标
4.5 实验结果与分析
4.5.1 人工设计特征与自动学习特征的比较
4.5.2 基于pointwise与基于pairwise的排序方法的比较
4.5.3 本方法与三种基线方法的比较
4.6 本章小结
第5章 基于机器翻译模型的实体推荐理由生成
5.1 引言
5.2 问题定义
5.3 基于统计机器翻译模型的实体推荐理由生成
5.4 基于神经机器翻译模型的实体推荐理由生成
5.4.1 Seq2Seq模型
5.4.2 由实体信息指导的Seq2Seq模型
5.4.3 基于Seq2Seq的实体推荐理由生成模型
5.5 实验设置
5.5.1 实验数据
5.5.2 对比方法
5.5.3 评价指标
5.6 实验结果与分析
5.6.1 不同实体推荐理由生成方法的比较与分析
5.6.2 基于Seq2Seq的实体推荐理由生成模型分析
5.6.3 基于实例的方法的比较与分析
5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
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