I detta dokument tar vi upp problemet med att utvärdera om resultaten från en e-handelssökmotor för en fråga är bra eller inte. är en kritisk fråga vid utvärderingen av eventuella sökmotorer för e-handel. Även om denna fråga traditionellt besvaras med hjälp av enkla mått som frågeklick-genomhastighet (CTR), Vi observerar att i e-handelssökning, sådana mått kan vara vilseledande. Vid inspektion, vi nd fall där CTR är hög men resultaten är dåliga och vice versa. Liknande fall finns för andra mått som tid att klicka som o en också används för att utvärdera sökmotorer. Vi strävar efter att lära oss kvaliteten på de resultat som tillhandahålls av sökmotorn baserat på användarnas interaktioner med resultaten. Även om detta problem har studerats i webbsökningssammanhang, är detta den första studien för e-handelssökning, så vitt vi vet. Trots vissa likheter med att utvärdera sökmotorer, det finns flera stora skillnader såsom underliggande orsaker till sökfel, och tillgång till rika användarinteraktionsdata med produkter (t.ex. Lägga till en produkt i varukorgen). Vi studerar storskaliga användarinteraktionsloggar från Flipkarts 1 sökmotor, analyserar beteendemässiga pa erns och bygger modeller för att klassificera frågor baserat på användarens beteendesignaler. Vi visar på genomförbarheten och noggrannheten hos sådana modeller i att exakt förutsäga frågeprestanda. Vår classi er kan uppnå en genomsnittlig AUC på 0,75 på en utdragen testuppsättning.
Kumar m.fl. REF påpekade att predikteringen av frågeprestandan i produktsökningen inte bara kan baseras på standardmått såsom klick-genom-hastighet (CTR), eftersom CTR kan vara hög medan resultaten är dåliga, i termer av relevans perspektiv.
Did We Get It Right? Predicting Query Performance in E-commerce Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}