Vi beskriver en maskininlärningsmetod för att förutsäga sponsrad sökning annonsrelevans. Vår baslinjemodell innehåller grundläggande funktioner i textöverlappning och vi utökar sedan modellen för att lära av tidigare användarklick på annonser. Vi presenterar en ny metod med hjälp av översättningsmodeller för att lära användaren klicka benägenhet från glesa klickloggar. Vår relevans förutsägelser tillämpas sedan på flera sponsrade sökprogram i både offline redaktionella utvärderingar och live online användartester. Den förutsagda relevansen poäng används för att förbättra kvaliteten på sidan i tre områden: filtrering låg kvalitet annonser, mer exakt rankning för annonser, och optimerad sidplacering av annonser för att minska framträdande placering av låg relevans annonser. Vi visar betydande vinster för alla tre uppgifterna.
Hillard m.fl. REF introducerar en maskininlärningsmetod baserad på översättningsmodeller för att förutsäga annonsrelevans, vilket kan hjälpa till att välja mer relevanta annonser för det sponsrade söksystemet.
Improving ad relevance in sponsored search
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}