Abstrakt. Informationen på World Wide Web växer utan begränsningar. Användare kan ha mycket diversifierade preferenser på de sidor de riktar sig till genom en sökmotor. Det är därför en utmanande uppgift att anpassa en sökmotor för att passa behoven hos en viss grupp av användare som delar liknande intressen. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, Ranking SVM i en Co-training Framework (RSCF). I huvudsak tar RSCF algoritmen klick igenom data som innehåller de objekt i sökresultatet som har klickats på av en användare som en ingång, och genererar adaptiva rankare som en utgång. Genom att analysera clickthrough-data kategoriserar RSCF först datan som den märkta datamängden, som innehåller de objekt som redan har skannas, och den omärkta datamängden, som innehåller de objekt som ännu inte har skannas. De märkta uppgifterna utökas sedan med omärkta data för att få en större datauppsättning för utbildning av rankarna. Vi visar att RSCF-algoritmen ger bättre rankingresultat än standardrankningen SVM-algoritmen. Baserat på RSCF utvecklar vi en metasearch-motor som består av MSNSearch, Wisenut och Overture, och utför ett online-experiment för att visa att vår metasearch-motor överträffar Google.
Nyligen har en RSCF-algoritm REF föreslagits för att utvidga rankningen SVM till ett ramverk för gemensam utbildning för att komma till rätta med bristen på klickdata för utbildning.
Applying Co-training to Clickthrough Data for Search Engine Adaptation
{'venue': 'DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}