En vanlig teknik för att förbättra sökmotorprestanda är resultat caching. I resultatet caching, förhandskomputerade resultat (t.ex., webbadresser och snippets av bäst matchande sidor) av vissa frågor lagras i en snabb tillgång lagring. De framtida förekomsterna av en fråga vars resultat redan lagras i cache kan direkt betjänas av resultatet cache, eliminera behovet av att behandla frågan med hjälp av dyra datorresurser. Även om andra prestandamått är möjliga, är den viktigaste prestandamåttet för att utvärdera framgången med en resultat cache träffhastighet. I detta arbete presenterar vi en maskininlärning strategi för att förbättra träffhastigheten för ett resultat cache genom att underlätta ett stort antal funktioner som extraheras från sökmotorn frågeloggar. Därefter tillämpar vi den föreslagna maskininlärningsmetoden på statisk, dynamisk och statisk-dynamisk cachelagring. Jämfört med de tidigare metoderna i litteraturen förbättrar det föreslagna tillvägagångssättet träfffrekvensen för resultatcachen upp till 0,66 %, vilket motsvarar 9,60 % av det potentiella förbättringsutrymmet.
Kukukyilmaz m.fl. REF studerade problemet med funktionsutdragning från Yahoo frågelogg och föreslog en maskininlärningsmodell för att förbättra träffförhållandet i resultatcachen.
A machine learning approach for result caching in web search engines
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}