基于机器学习的问答推荐算法设计-论文初稿1.0

本文介绍了基于机器学习的问答推荐算法设计，主要是针对搜索引擎的四大过程进行了研究。首先通过爬虫爬取知乎网的问答信息，对数据进行预处理并建立相关的索引，然后采用LTR（Learning to Rank）思想来指导搜索结果的排序，训练了LambdaMART模型用于结果排序。通过训练好的模型，实现了一个可视化的问答搜索系统，解决了传统搜索引擎在网页排序时需要考虑的因素越来越多的问题，无法继续采用人工拟合的方式来计算相关度。关键词包括机器学习、LTR、问题答案推荐、LambdaMART、文本处理、关键词提取、爬虫和搜索引擎索引。