在知乎搜索排序模型的探索实践中，我们看到了一个不断演进的过程，从早期的传统方法到深度学习的广泛应用。这个过程标志着知乎搜索技术为了提供更精准、更个性化的用户体验所做的努力。
多目标排序是一个关键的发展点。传统的排序模型通常只考虑单一目标，如点击率。然而，知乎作为一个知识分享平台，用户的互动行为多样，包括阅读时间、点赞、收藏、分享和评论等。多目标排序旨在同时优化这些指标，以提高用户满意度。第一版的多目标排序采用共享底座结构（Shared Bottom），所有任务共享底层特征表示，然后通过独立的头部进行特定任务的预测。这一改进带来了人均阅读时长和次日留存的显著提升。随后的MMOE（多门混合专家）结构进一步细化了任务之间的关系，每个任务都有专门的专家网络，使得模型能够更好地处理不同任务间的复杂关联，从而进一步提高了用户指标。
Unbiased LTR（无偏学习到排名）是针对训练数据中的Position Bias问题提出的解决方案。Position Bias指的是在搜索结果列表中，靠前的位置更容易被用户点击，从而导致训练数据的偏差。为了解决这个问题，Unbiased LTR采用了两种策略：降低顶部样本的权重或对Position Bias进行建模。通过浅层塔结构，模型可以学习并校正这种偏见。这种方法在上线后，明显提升了点击率和点展比，表明其有效地改善了排序质量。
此外，上下文感知（Context Aware）在搜索排序中也起着重要作用。在点对点、点对列表或列表对列表的损失函数选择上，模型需要考虑上下文信息，以理解用户查询的意图和历史行为。例如，通过引入会话信息（Session Aware），模型可以捕捉用户在一个连续的搜索会话中的行为模式，为连续的查询提供更连贯的响应，这有助于提高用户留存和参与度。
在技术演进的过程中，知乎搜索算法团队不断采用最新的研究成果，从最初的GBDT到DNN的升级，再到基于TensorFlow Ranking库开发的深度学习模型，如Ranking Loss和Estimator API，这些都体现了技术的迭代进步。每一次升级都伴随着在线性能的提升，例如，DNN模型的引入增加了模型的复杂度，支持了更多的特征表示，从而提升了点击率、点展比和人均时长。
知乎搜索排序模型的探索实践是一个持续优化的过程，它涵盖了多目标优化、无偏学习、上下文感知和会话理解等多个方面，以实现更高效、更人性化的搜索体验。这些技术的应用不仅提高了用户与内容的匹配度，也促进了社区的活跃度和用户满意度。未来，随着大数据和深度学习技术的进一步发展，我们可以期待知乎搜索排序模型会有更多创新和突破。
