淘宝粗排问题之对粗排阶段打分集合归因到对应的场景内和场景外成交如何解决

问题一：全域成交hitrate指标是如何划分的？

全域成交hitrate指标是如何划分的？

参考回答：

全域成交hitrate指标可以划分为场景内成交和场景外成交两类。场景内成交是用户在搜索场景内产生的所有成交，而场景外成交是同一个用户关联到的非搜索场景产生的成交。

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问题二：如何对粗排阶段打分集合归因到对应的场景内和场景外成交？

如何对粗排阶段打分集合归因到对应的场景内和场景外成交？

参考回答：

通过埋点的方式，将多路召回结果统一使用粗排模型打分进行排序，并截断Top K计算搜索引导成交和符合相关性要求的非搜索关联成交对应的hitrate@K。对于场景外成交，需要根据搜索意图的相关性进行过滤。

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问题三：从场景外hitrate角度分析，粗排在输出10^3量级优质商品这个任务上的提升空间如何？

从场景外hitrate角度分析，粗排在输出10^3量级优质商品这个任务上的提升空间如何？

参考回答：

从场景外hitrate角度分析，当K从召回缩减到10^3时，场景内/外成交的hitrate衰减非常缓慢；当小于10^3后，指标衰减逐渐加快。因此，对于从召回集合中输出10^3量级的优质商品这个任务，粗排可以提升的空间天花板较低。

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问题四：衡量粗排->精排损失的指标有哪些？

衡量粗排->精排损失的指标有哪些？

参考回答：

衡量粗排->精排损失的指标包括粗排hitrate@10等粗排头部场景内成交、曝光商品粗排总分与精排效率分数的NDCG/逆序对，以及AUC。这些指标旨在评估粗排模型预测的准确性以及与精排模型的一致性。

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问题五：如何衡量召回->粗排损失？

如何衡量召回->粗排损失？

参考回答：

衡量召回->粗排损失的指标包括场景内hitrate@103和场景外hitrate@103。场景内hitrate@103通过比粗排打分小不到一个量级的集合近似表征，而场景外hitrate@103则以场景外指标为基准，判断粗排模型的能力。

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