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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