Hundra användare, hundra behöver det. Allteftersom allt fler ämnen diskuteras på webben och vårt ordförråd är relativt stabilt blir det allt svårare att låta sökmotorn veta vad vi vill. Att hantera tvetydiga frågor har länge varit en viktig del av forskningen om informationsinsamling, men är fortfarande en utmanande uppgift. Personlig sökning har nyligen fått betydande uppmärksamhet i att ta itu med denna utmaning i webbsökning gemenskapen, baserat på premissen att en användares allmänna preferenser kan hjälpa sökmotorn disambiguate den sanna avsikten med en fråga. Studier har dock visat att användarna är ovilliga att lämna några uttryckliga synpunkter på sina personliga preferenser. I det här dokumentet studerar vi hur en sökmotor kan lära sig en användares preferenser automatiskt baserat på hennes tidigare klickhistorik och hur den kan använda användarens preferenser för att anpassa sökresultat. Våra experiment visar att användarnas preferenser kan läras exakt även från lite klick-historia data och personlig sökning baserat på användarpreferenser ger betydande förbättringar jämfört med den bästa befintliga rankningsmekanismen i litteraturen.
REF kombinerar denna ämneskänsliga sidrankning med ett ramverk som lär sig användarens intressen baserat på användarens tidigare klickhistorik.
Automatic identification of user interest for personalized search
{'venue': "WWW '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}