Det är nu allmänt erkänt att användarinteraktioner med sökresultat kan ge väsentlig relevant information om de dokument som visas i sökresultaten. I detta dokument fokuserar vi på att extrahera relevant information från en källa av användarinteraktioner, dvs. användare klickar data, som registrerar sekvensen av dokument som klickas och inte klickas i resultatet som under en användarsökning session. Vi formulerar problemet som ett globalt rankingproblem, betonar vikten av den sekventiella karaktären av användarklick, med målet att förutsäga relevansen etiketter av alla dokument i en sökning session. Detta skiljer sig från konventionell inlärning för att rangordna metoder som vanligtvis utformar en rankningsmodell definierad på ett enda dokument; i vår modell utnyttjas däremot den relationella informationen bland dokumenten som manifesteras av en aggregation av användarklick för att rangordna alla dokument gemensamt. I synnerhet anpassar vi flera sekventiella övervakade inlärningsalgoritmer, inklusive det villkorliga slumpmässiga fältet (CRF), skjutfönstermetoden och den återkommande skjutfönstermetoden, till det globala rankningsproblemet. Experiment på klickdata som samlats in från en kommersiell sökmotor visar att våra metoder kan överträffa baslinjemodellerna för ny rangordning av sökresultat.
Till exempel extraherade REF relevant information från klickade och icke-klickade dokument inom aggregerade söksessioner.
Global ranking by exploiting user clicks
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}