调整相似度阈值涉及调整一个截止值，该截止值决定了两个项目（例如，搜索结果、用户配置文件或文档）是否被认为是相关的匹配项。目标是平衡准确率（尽量减少误报）和召回率（捕获所有真阳性）。首先，使用精确率、召回率或 F1 分数等指标评估您的系统在不同阈值下的性能。例如，如果您的搜索引擎返回太多不相关的结果（低精确率），提高阈值可以过滤掉较弱的匹配项。相反，如果它遗漏了太多有效结果（低召回率），降低阈值会有所帮助。在验证数据集上迭代测试阈值，并分析更改如何影响这些指标。ROC 曲线或精确率-召回率曲线等工具可以可视化权衡，并指导决策。
接下来，考虑特定领域的需求和用户反馈。例如，在医疗文档搜索系统中，准确率可能优先于一切，以避免误诊，这需要更高的阈值。相反，电子商务推荐系统可能更倾向于召回率，以展示更多产品，即使其中一些相关性较低。使用 A/B 测试来比较不同阈值下的用户参与度（例如，点击率、停留时间）。如果用户持续忽略低相关性结果，则表明阈值太低。此外，分析边缘情况：如果 0.7 的阈值排除了针对特定查询的有效匹配项，则根据查询复杂性或数据稀疏性进行动态调整。例如，系统可以对搜索结果较少的罕见搜索词使用较低的阈值。
最后，尽可能自动化阈值调整。实现反馈循环，记录用户交互（例如，跳过的结果、重复搜索），以定期重新训练模型或调整阈值。对于使用嵌入的语义搜索系统，计算样本数据集的相似度分数（例如，余弦相似度），并根据分数分布设置阈值。如果 90% 的验证匹配项分数高于 0.65，则以此值开始并进行细化。网格搜索或贝叶斯优化等工具可以系统地探索阈值。例如，开发人员可以使用 scikit-learn 的 GridSearchCV 在带标签的数据上测试阈值。随着数据的发展（新内容或用户行为变化），定期重新评估阈值，这可能需要更新。这种方法确保相关性适应现实世界的变化，而无需手动干预。