Detta dokument utvärderar robustheten av lärande från implicit feedback i webbsökning. I synnerhet skapar vi en modell för användarbeteende genom att använda användarstudier i laboratorie- och verklighetsmiljöer. Modellen används för att förstå effekten av användarens beteende på prestandan av en lärande algoritm för rankad hämtning. Vi utforskar ett brett spektrum av möjliga användarbeteenden och finner att lärande från implicit feedback kan vara förvånansvärt robust. Detta kompletterar tidigare resultat som visade vår algoritms effektivitet i en verklig sökmotorapplikation.
Radlinski och Joachims REF använde det för att analysera robustheten av lärande från implicit feedback i webbsökning.
Evaluating the Robustness of Learning from Implicit Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}