Структура оптимізації для зважування неявних ярликів відповідності для персоналізованого веб-пошуку

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

зважування

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

Яндекс, Москва, ФРС Росії.

Додано нове сповіщення про цитування!

Це попередження успішно додано та буде надіслано на адресу:

Ви отримаєте повідомлення про те, що коли цитується вибраний вами запис.

Щоб керувати налаштуваннями сповіщень, натисніть на кнопку нижче.

Оповіщення про нове цитування!

Зберегти в Binder
WWW '15: Матеріали 24-ї Міжнародної конференції з Всесвітньої павутини

АНОТАЦІЯ

Неявний відгук користувачів веб-пошукової системи є важливим джерелом, що забезпечує послідовні ярлики особистої відповідності від фактичної сукупності користувачів. Однак попередні дослідження з персоналізованого пошуку використовують це джерело досить прямолінійно. В основному документи, на які клацнули, отримують максимальний коефіцієнт посилення, а решті документів присвоюється нульовий коефіцієнт посилення. Як ми демонструємо в нашій роботі, алгоритм ранжирування, навчений з використанням цих здобутків безпосередньо як мітки релевантності основних істин, призводить до неоптимального персоналізованого рейтингу.

У цій роботі ми розробляємо основу для автоматичного переважування цих ярликів. Наш підхід заснований на більш тонких аспектах взаємодії користувача зі сторінкою результатів. Ми пропонуємо ефективну методологію для визначення рівнів довіри для міток відповідності, яка безпосередньо покладається на об'єктивний показник ранжування. Усі наші алгоритми обчислюються у великомасштабному журналі запитів, наданому великою комерційною пошуковою системою. Результати експериментів доводять, що сучасні підходи до персоналізації можна значно покращити, збагачуючи оцінки відповідності вагами, витягнутими з поведінки користувачів після враження.