I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att använda klickdata för att lära sig rangordnade hämtningsfunktioner för sökresultat på webben. Vi observerar att användare som söker på webben ofta utför en sekvens, eller kedja, av frågor med ett liknande informationsbehov. Med hjälp av frågekedjor, genererar vi nya typer av preferens bedömningar från sökmotorloggar, vilket drar nytta av användarens intelligens i att omformulera frågor. För att validera vår metod utför vi en kontrollerad användarstudie som jämför genererade preferensbedömningar med explicita relevansbedömningar. Vi implementerade också en verklig sökmotor för att testa vår strategi, med hjälp av en modifierad rankning SVM för att lära sig en förbättrad rankningsfunktion från preferensdata. Våra resultat visar på betydande förbättringar i den rankning som sökmotorn ger. Den lärda rankingen överträffar både en statisk rankingfunktion och en tränad utan att överväga frågekedjor.
Till exempel använde REF preferensdomar för att lära sig rangordnade hämtningsfunktioner för webbsökningsresultat.
Query Chains: Learning to Rank from Implicit Feedback
{'venue': 'Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), ACM, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}