Som med alla tillämpningar av maskininlärning, webbsökning ranking kräver märkta data. Etiketterna kommer vanligen i form av relevanta bedömningar som görs av redaktörer. Klicka loggar kan också ge en viktig källa till implicit feedback och kan användas som en billig proxy för redaktionella etiketter. Den största svårigheten kommer dock från den så kallade position bias -urls visas i lägre positioner är mindre sannolikt att klickas även om de är relevanta. I detta dokument föreslår vi ett dynamiskt Bayesian Network som syftar till att ge oss en opartisk uppskattning av relevansen från klickloggarna. Experiment visar att den föreslagna klickmodellen överträffar andra befintliga klickmodeller för att förutsäga både klickhastighet och relevans.
I detta papper använder vi Dynamic Bayesian Network (DBN) modell, på grund av Chapelle och Zhang REF.
A dynamic bayesian network click model for web search ranking
{'venue': "WWW '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}