Abstrakt. Medan vissa webbsökare vet exakt vad de letar efter, andra är villiga att utforska ämnen relaterade till ett initialt intresse. Ofta kan användarens ursprungliga intresse vara unikt kopplat till ett företag i en kunskapsbas. I detta fall är det naturligt att rekommendera de uttryckligen kopplade enheterna för ytterligare undersökning. I den verkliga världen kan dock antalet anknutna enheter vara mycket stort och inte alla närstående enheter kan vara lika relevanta. Det finns därför ett behov av rangordnade enheter. I detta dokument beskriver vi Spark, en rekommendationsmotor som kopplar en användares första förfrågan till en enhet inom en kunskapsbas och ger en rankning av de relaterade enheterna. Spark extraherar flera signaler från en mängd olika datakällor, inklusive Yahoo! Webbsökning, Twitter och Flickr, med hjälp av en stor grupp datorer som kör Hadoop. Dessa signaler kombineras med en maskininlärd rankingmodell för att producera en slutlig rekommendation av enheter till användarfrågor. Detta system driver för närvarande Yahoo! Webbsökresultatsidor.
"Static" enhet rekommendation introducerades först av Spark REF-systemet som utvecklats på Yahoo!. De extraherar flera funktioner från en mängd olika datakällor och använder en maskininlärning modell för att rekommendera enheter till en webbsökning.
Entity Recommendations in Web Search
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}