I produktsökning, brukar användare bläddra resultat på flera sökresultat sidor (SERP) (t.ex. för frågor om kläder och skor) innan du bestämmer vilken artikel att köpa. Användares klick kan betraktas som implicit feedback som anger deras preferenser och används för att omranka efterföljande SERP. Relevans (RF) tekniker är vanligtvis inblandade för att hantera sådana scenarier. Dessa metoder är dock utformade för att hämta dokument, där relevans är det viktigaste kriteriet. Däremot måste produktsökmotorer hämta objekt som inte bara är relevanta utan också tillfredsställande när det gäller kundernas preferenser. Personalisering baserad på användarnas köphistorik har visat sig vara effektiv i produktsökningen [1]. Denna metod fångar dock användarnas långsiktiga intresse, som inte alltid överensstämmer med deras kortsiktiga intresse, och gynnar inte kunder med liten eller ingen köphistorik. I denna uppsats studerar vi RF-tekniker baserade på både långsiktiga och kortsiktiga kontextberoenden i produktsökning på flera sidor. Vi föreslår också en end-to-end kontext-medveten inbäddning modell som kan fånga båda typerna av sammanhang. Våra experimentella resultat visar att ett kortfristigt sammanhang leder till mycket bättre prestanda jämfört med ett långsiktigt och inget sammanhang. Dessutom är vår föreslagna modell mer effektiv än toppmoderna ordbaserade RF-modeller.
Nyligen, Bi et al. REF studerade olika kontextberoenden vid produktsökning på flera sidor.
A Study of Context Dependencies in Multi-page Product Search
{'venue': "CIKM '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}