Dagens populära sökmotorer utökar sökprocessen bortom krypade webbsidor till specialiserade corpora ("vertikals") som bilder, videor, nyheter, lokala, sport, finans, och shopping etc., var och en med sin egen specialiserade sökmotor. Sökförbund behandlar problem med valet av sökmotorer för att fråga och sammanslagning av sina resultat till en enda resultatuppsättning. Trots några framsteg på senare tid är problemet fortfarande mycket svårt. För det första, på grund av att olika vertikaler är heterogena, är det fortfarande ett öppet problem att systemet förenar de vertikala resultaten med webbdokumenten för att tjäna användarens informationsbehov. Dessutom kräver skalan på sökmotorn och det ökande antalet vertikala egenskaper en lösning som är effektiv och skalbar. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram för problemet med sökförbundet. Vi modellerar sökfederationen som ett kontextuellt banditproblem. Systemet använder belöning som en proxy för användarnöjdhet. Med tanke på en fråga, vårt system förutspår den förväntade belöningen för varje vertikal, sedan organiserar sökresultatsidan (SERP) på ett sätt som maximerar den totala belöningen. Istället för att förlita sig på mänskliga domare, vårt system utnyttjar implicit användarfeedback för att lära sig modellen. Metoden är effektiv att implementera och kan appliceras på vertikaler av olika slag. Vi har framgångsrikt distribuerat systemet till tre olika marknader, och det hanterar flera vertikala på varje marknad. Systemet betjänar nu hundratals miljoner frågor live varje dag, och har förbättrat användarmåtten avsevärt.
Jie och Al. REF har kastat det vertikala rankingproblemet i ett multi-armad bandit problem och försökt lära sig en regressionsfunktion för att förutsäga belöningarna för varje vertikal visas för olika positioner.
A unified search federation system based on online user feedback
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}