The application to search ranking is one of the biggest machine learning success stories at Airbnb. Much of the initial gains were driven by a gradient boosted decision tree model. The gains, however, plateaued over time. This paper discusses the work done in applying neural networks in an attempt to break out of that plateau. We present our perspective not with the intention of pushing the frontier of new modeling techniques. Instead, ours is a story of the elements we found useful in applying neural networks to a real life product. Deep learning was steep learning for us. To other teams embarking on similar journeys, we hope an account of our struggles and triumphs will provide some useful pointers. Bon voyage!


翻译:搜索排名的应用程序是Airbnb公司最大的机器学习成功案例之一。 最初的成绩大部分是由梯度推动的决定树模型驱动的。 但是,这些收益随着时间的流逝而稳定下来。 本文讨论了应用神经网络以试图突破该高原而开展的工作。 我们提出我们的观点并不是要推开新模型技术的前沿。 相反, 我们的观点是一个故事, 讲述了我们认为在将神经网络应用到真实生活产品方面有用的要素。 深层的学习给我们带来了尖锐的学习。 对其他进入类似旅程的团队来说, 我们希望关于我们的斗争和胜利的描述能提供一些有用的指针。 祝好运!

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Airbnb zh.airbnb.com/? 成立于 2008 年 8 月,总部位于加利福尼亚州旧金山市。Airbnb 是一个值得信赖的社区型市场,在这里人们可以通过网站、手机或平板电脑发布、发掘和预订世界各地的独特房源。无论是想在公寓里住一个晚上,或在城堡里呆一个星期,又或在别墅住上一个月,都能以任何价位享受到 Airbnb 在全球 191 个国家的 34,000 多个城市为你带来的独一无二的住宿体验。

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