Vi fokuserar på problemet med frågeskrivning för sponsrad sökning. Vi baserar omskrivningar på en historisk klick graf som registrerar annonser som har klickats på som svar på tidigare användare frågor. Med tanke på en fråga q, anser vi först Simrank [5] som ett sätt att identifiera frågor som liknar q, dvs., frågor vars annonser en användare kan vara intresserad av. Vi hävdar att Simrank misslyckas med att korrekt identifiera frågelikheter i vår applikation, och vi presenterar två förbättrade versioner av Simrank: en som utnyttjar vikter på klickdiagramkanter och en annan som utnyttjar "bevis". Vi experimentellt utvärdera våra nya system mot Simrank, med hjälp av faktiska klick grafer och frågor form Yahoo!, och med hjälp av en mängd olika mått. Våra resultat visar att de förbättrade metoderna kan ge fler och bättre frågeomskrivningar. I sponsrad sökning, betalas annonser (ads) som är relevanta för en användares fråga visas ovan eller längs sida traditionella webbsökresultat. Placeringen av dessa annonser är i allmänhet relaterad till en ranking poäng som är en funktion av den semantiska relevansen för frågan och annonsörens bud.
Slutligen presenterar REF två förbättrade versioner av SimRank, en som utnyttjar kanternas vikter i klickgrafen och en annan som utnyttjar "bevis" som stöder likheten mellan frågor.
Simrank++: Query rewriting through link analysis of the click graph
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}