Click-through data har visat sig vara en kritisk resurs för att förbättra kvaliteten på sökrankningen. Även om en stor mängd klickdata enkelt kan samlas in av sökmotorer, olika förutfattade meningar gör det svårt att fullt ut utnyttja denna typ av data. Tidigare har många klickmodeller föreslagits och framgångsrikt använts för att uppskatta relevansen för enskilda frågedokument par i samband med webbsökning. Dessa klickmodeller kräver vanligtvis en stor mängd klick för varje enskilt par och detta gör dem svåra att tillämpa i system där klickdata är mycket gles på grund av personliga corpora och informationsbehov, t.ex. personlig sökning. I det här dokumentet studerar vi problemet med hur man kan utnyttja glesa klickdata i den personliga sökningen och introducera ett nytt problem med urvalsfördomar och ta itu med det inom ramen för inlärnings-to-rank. I detta dokument föreslås några få metoder för bedömning av partiskhet, bland annat en ny frågeberoende metod som fångar frågor med liknande resultat och framgångsrikt kan hantera glesa data. Vi visar empiriskt att inlärning som står för frågeberoende urvalsfördomar ger betydande förbättringar i sökeffektivitet genom online-experiment med en av världens största personliga sökmotorer.
Wang m.fl. REF studerar urvalsfördelen på frågenivån när klickbaserade träningsdata samlas in i rankning.
Learning to Rank with Selection Bias in Personal Search
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}