【面试题】你在项目中做过哪些相关性优化？

具体优化措施和量化结果：

1. 多信号融合排序

   • 传统文本匹配（BM25） + 语义匹配（Embedding） + 行为信号（CTR）
   • 效果：NDCG@10提升23%

2. 深度排序模型升级

   • 从LR/XGBoost升级到深度模型（BERT-based）
   • 使用pairwise loss而非pointwise
   • 效果：点击率提升15%，转化率提升8%

3. 实时个性化

   • 引入用户实时行为序列（最近点击、搜索）
   • 使用RNN/Transformer建模用户兴趣演化
   • 效果：个性化查询的满意度提升30%

4. 查询理解增强

   • 意图识别：准确率从75%提升至89%
   • 实体识别：添加领域词典，F1值提升18%
   • 查询改写：通过生成式模型，改写成功率提高35%

5. 评估体系建立

   • 人工标注测试集：2000个查询-文档对
   • 在线A/B测试平台：支持快速实验迭代
   • 关键指标：DCG@5/10、MRR、CTR、转化率

总结： 通过系统化的相关性优化，我们实现了核心指标的全方位提升，用户满意度显著提高。

举了几个例子，结合自己的情况回答，尽量真实不要夸张。