Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att anpassa webbsökningsresultat till en specifik användare. Rankning funktioner för webb sökmotorer är vanligtvis tränas av maskininlärning algoritmer med antingen direkt mänskliga relevans bedömningar eller indirekta bedömningar som erhållits från klick-genom data från miljontals användare. Rankningen är därför optimerad till denna generiska population av användare, inte till någon specifik användare. Vi föreslår en generativ modell av relevans som kan användas för att dra slutsatsen att ett dokument är relevant för en specifik användare för en sökning. De användarspecifika parametrarna för denna generativa modell utgör en kompakt användarprofil. Vi visar hur man lär sig dessa profiler från en användares långsiktiga sökhistorik. Vår algoritm för att beräkna den personliga rankingen är enkel och har lite beräkningsmässiga overhead. Vi utvärderar vår personalisering med hjälp av historiska sökdata från tusentals användare av en stor webbsökmotor. Våra resultat visar vinster i hämtning prestanda för frågor med hög tvetydighet, med särskilt stora förbättringar för akronymer frågor.
Sök personalisering kan också använda maskininlärning från mänskliga relevans bedömningar såsom klick-genom interaktioner REF.
Probabilistic models for personalizing web search
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}