Vertikal aggregering är uppgiften att införliva resultat från specialiserade sökmotorer eller vertikala (t.ex., bilder, video, nyheter) i Web sökresultat. Vertikalt urval är deluppgiften att bestämma, med tanke på en fråga, vilka vertikala, om några, är relevanta. Toppmoderna metoder använder maskininlärda modeller för att förutsäga vilka vertikaler som är relevanta för en fråga. Vid utbildning med hjälp av en stor uppsättning märkta data överträffar en maskininlärd vertikal urvalsmodell utgångsvärden som inte kräver några träningsdata. Närhelst en ny vertikal införs måste man tyvärr samla in en kostsam ny uppsättning redaktionella uppgifter. I detta dokument föreslår vi metoder för återanvändning av utbildningsdata från en uppsättning befintliga (källa) vertikaler för att lära sig en prediktiv modell för en ny (mål) vertikal. Vi studerar metoder för att lära oss robusta, bärbara och adaptiva tvärvertikala modeller. Experiment visar behovet av att fokusera på olika typer av funktioner när maximera portabilitet (förmågan för en enda modell att göra exakta förutsägelser över flera vertikala) än när maximera anpassningsförmåga (förmågan för en enda modell att göra exakta förutsägelser för en specifik vertikal ). Vi demonstrerar effektiviteten av våra metoder genom omfattande experiment för 11 vertikaler.
Arguello m.fl. REF föreslog att man skulle återanvända utbildningsdata från en uppsättning vertikaler som redan har betydande trafik för att lära sig en prediktiv intentionsmodell för nya oigenkännliga vertikaler utan landningstrafik.
Vertical selection in the presence of unlabeled verticals
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}