metarank
0.7.10
Метаранк: персонализация в реальном времени как услуга
Metarank — это служба ранжирования с открытым исходным кодом. Это может помочь вам создать персонализированный семантический/нейронный поиск и рекомендации.
Если вы просто хотите начать, попробуйте:
С Metarank вы можете сделать свой поиск и рекомендации более разумными :
Метаранк быстрый :
Экономьте время разработки :
Metarank помогает вам создавать продвинутые системы ранжирования для поиска и рекомендаций:
Сообщения в блоге:
Встречи и переговоры на конференциях:
Вы можете играть с демо-версией Metarank на demo.metarank.ai:
Сама демонстрация и используемые данные имеют открытый исходный код, и вы можете получить копию обучающих мероприятий и файл конфигурации в репозитории GitHub.
Давайте покажем, как можно начать персонализировать контент с помощью реранжирования на основе LambdaMART всего за минуту:
Мы будем использовать набор данных Ranklens, который используется в нашей демонстрации, поэтому просто загрузите файл данных.
curl -O -L https://github.com/metarank/metarank/raw/master/src/test/resources/ranklens/events/events.jsonl.gzМы снова будем использовать файл конфигурации из нашей демонстрации. Он использует хранилище в памяти, поэтому никаких других зависимостей не требуется.
curl -O -L https://raw.githubusercontent.com/metarank/metarank/master/src/test/resources/ranklens/config.yml На последнем этапе мы будем использовать standalone режим Metarank, который объединяет обучение и запуск API в одну команду:
docker run -i -t -p 8080:8080 -v $( pwd ) :/opt/metarank metarank/metarank:latest standalone --config /opt/metarank/config.yml --data /opt/metarank/events.jsonl.gz Вы увидите некоторые полезные результаты, пока Metarank запускается и обрабатывает данные. Как только это будет сделано, вы сможете отправлять запросы на localhost:8080 чтобы получать персонализированные результаты.
Здесь мы будем взаимодействовать с несколькими фильмами, нажимая на один из них и наблюдая за результатами.
Во-первых, давайте посмотрим на первоначальный результат, предоставленный Metarank, прежде чем мы с ним взаимодействовать.
# get initial ranking for some items
curl http://localhost:8080/rank/xgboost
-d ' {
"event": "ranking",
"id": "id1",
"items": [
{"id":"72998"}, {"id":"67197"}, {"id":"77561"},
{"id":"68358"}, {"id":"79132"}, {"id":"103228"},
{"id":"72378"}, {"id":"85131"}, {"id":"94864"},
{"id":"68791"}, {"id":"93363"}, {"id":"112623"}
],
"user": "alice",
"session": "alice1",
"timestamp": 1661431886711
} '
# {"item":"72998","score":0.9602446652021992},{"item":"79132","score":0.7819134441404151},{"item":"68358","score":0.33377910321385645},{"item":"112623","score":0.32591281190727805},{"item":"103228","score":0.31640256043322723},{"item":"77561","score":0.3040782705414116},{"item":"94864","score":0.17659007036183608},{"item":"72378","score":0.06164568676567339},{"item":"93363","score":0.058120639770243385},{"item":"68791","score":0.026919880032451306},{"item":"85131","score":-0.35794106000271037},{"item":"67197","score":-0.48735167237049154} # tell Metarank which items were presented to the user and in which order from the previous request
# optionally, we can include the score calculated by Metarank or your internal retrieval system
curl http://localhost:8080/feedback
-d ' {
"event": "ranking",
"fields": [],
"id": "test-ranking",
"items": [
{"id":"72998","score":0.9602446652021992},{"id":"79132","score":0.7819134441404151},{"id":"68358","score":0.33377910321385645},
{"id":"112623","score":0.32591281190727805},{"id":"103228","score":0.31640256043322723},{"id":"77561","score":0.3040782705414116},
{"id":"94864","score":0.17659007036183608},{"id":"72378","score":0.06164568676567339},{"id":"93363","score":0.058120639770243385},
{"id":"68791","score":0.026919880032451306},{"id":"85131","score":-0.35794106000271037},{"id":"67197","score":-0.48735167237049154}
],
"user": "test2",
"session": "test2",
"timestamp": 1661431888711
} 'Теперь давайте повзаимодействуем с предметами
93363
# click on the item with id 93363
curl http://localhost:8080/feedback
-d ' {
"event": "interaction",
"type": "click",
"fields": [],
"id": "test-interaction",
"ranking": "test-ranking",
"item": "93363",
"user": "test",
"session": "test",
"timestamp": 1661431890711
} 'Теперь Метаранк будет персонализировать предметы, порядок предметов в ответе будет другим.
# personalize the same list of items
# they will be returned in a different order by Metarank
curl http://localhost:8080/rank/xgboost
-d ' {
"event": "ranking",
"fields": [],
"id": "test-personalized",
"items": [
{"id":"72998"}, {"id":"67197"}, {"id":"77561"},
{"id":"68358"}, {"id":"79132"}, {"id":"103228"},
{"id":"72378"}, {"id":"85131"}, {"id":"94864"},
{"id":"68791"}, {"id":"93363"}, {"id":"112623"}
],
"user": "test",
"session": "test",
"timestamp": 1661431892711
} '
# {"items":[{"item":"93363","score":2.2013986484185124},{"item":"72998","score":1.1542776301073876},{"item":"68358","score":0.9828904282341605},{"item":"112623","score":0.9521647429731446},{"item":"79132","score":0.9258841742518286},{"item":"77561","score":0.8990921381835769},{"item":"103228","score":0.8990921381835769},{"item":"94864","score":0.7131600718467729},{"item":"68791","score":0.624462038351694},{"item":"72378","score":0.5269765094008626},{"item":"85131","score":0.29198666089255343},{"item":"67197","score":0.16412780810560743}]} Ознакомьтесь с более подробным полным справочником по быстрому запуску.
Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь присоединяться к нашему Slack!
Этот проект выпущен под лицензией Apache 2.0, как указано в файле лицензии.
