Sökresultat personalisering har blivit ett effektivt sätt att förbättra kvaliteten på sökmotorer. Tidigare studier extraherade information såsom tidigare klick, användarens aktuella intressen, fråga klicka entropi och så vidare för att skräddarsy den ursprungliga rankingen. Få studier har dock tagit hänsyn till den sekventiella information som ligger till grund för tidigare frågor och sessioner. Intuitivt, ordningen på utfärdade frågor är viktigt för att dra slutsatsen de verkliga användarnas intressen. Och senare sessioner bör ge mer tillförlitliga personliga signaler än äldre sessioner. Dessutom bör den tidigare sökhistoriken och användarbeteenden påverka personaliseringen av den aktuella frågan beroende på deras relevans. För att genomföra dessa intuitioner använder vi i detta papper ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk för att utnyttja sådan sekventiell information och automatiskt generera användarprofil från historiska data. Vi föreslår en frågemedveten uppmärksamhet modell för att generera en dynamisk användarprofil baserat på inmatningsfrågan. Betydande förbättringar observeras i experimentet med data från en kommersiell sökmotor jämfört med flera traditionella personaliseringsmodeller. Vår analys visar att uppmärksamhet modellen kan tillskriva högre vikter till mer relaterade tidigare sessioner efter fin träning. sökresultat personalisering; hierarkiskt återkommande neuralt nätverk; frågemedveten uppmärksamhet ACM Referensformat:
Ge och al. REF använde hierarkiska återkommande neurala nätverk för att modellera användarens kortsiktiga och långsiktiga intressen och belyste de relevanta intressena genom att fråga-medveten uppmärksamhet.
Personalizing Search Results Using Hierarchical RNN with Query-aware Attention
{'venue': "CIKM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}