Search personalization syftar till att skräddarsy sökresultat till varje specifik användare baserat på användarens personliga intressen och preferenser (dvs. användarprofil). Nya forskningsmetoder för att söka personalisering genom att modellera den potentiella 3-vägs relationen mellan den inlämnade frågan, användaren och sökresultaten (dvs., dokument). Den relationen används sedan för att anpassa sökresultaten till användaren. I den här artikeln introducerar vi en ny inbäddningsmodell baserad på kapselnätverk, som nyligen är ett genombrott i djupinlärning, för att modellera 3-vägsrelationerna för sökpersonalisering. I modellen inbäddas varje användare (inlämnad fråga eller returnerat dokument) av en vektor i samma vektorutrymme. 3-vägsförhållandet beskrivs som en trippel av (query, användare, dokument) som sedan modelleras som en 3-kolumnmatris som innehåller de tre inbäddningsvektorerna. Därefter matas 3-kolumnmatrisen in i en djupinlärningsarkitektur för att omvärdera sökresultaten som returneras av en basrankare. Experimentella resultat på frågeloggar från en kommersiell webbsökmotor visar att vår modell uppnår bättre prestanda än basrankaren samt starka sökpersonaliseringsgrunder.
REF använder kapselnätverk för att modellera relation tredubblar för kunskapsgraf komplettering och sök personalisering.
A Capsule Network-based Embedding Model for Search Personalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}