| Казахстан |
Опубликован: 11.12.2009 | Уровень: специалист | Доступ: свободно
Сотни миллионов пользователей ежедневно пользуются веб-поиском, кликают по результатам, задают и переформулируют запросы, взаимодействуют с поисковыми системами другими способами. Информацию о поведении пользователей можно анализировать и использовать для существенного улучшения качества поисковых систем и доступа к информации.
Данный курс посвящен исследованиям в области моделирования поискового поведения пользователей и тому, как можно повысить эффективность поисковых систем на основе этих моделей. Детально будет рассмотрено применение методов анализа данных и машинного обучения для решения этих задач и вопросы интеграции полученных моделей поведения в механизм работы поисковыех систем.
План занятий
| Занятие | Заголовок << | Дата изучения |
|---|---|---|
Лекция 1 | Неявная обратная связь и моделирование пользователя в Веб-поиске
Обзор основных моделей, традиционные модели пользователя, оценка релевантности и предпочтений на основе данных о кликах пользователей.
| - |
Лекция 2 | Повышение эффективности ранжирования в Веб-поиске
Веб-поиск с использованием информации о поведении пользователя: выявление намерений пользователя, использование данных о кликах и переходах в схеме ранжирования.
| - |
Лекция 3 | Обучение на основе взаимодействия с пользователем
Исправление опечаток, подсказки запросов, представление результатов, извлечение информации из логов поисковых запросов.
| - |
Лекция 4 | Поведение пользователя для персонализации и таргетирования
Понимание проблемы: что и когда персонализировать; алгоритмы и модели персонализированного поиска: переранжирование результатов, расширение запросов, совместная фильтрация.
| - |
Лекция 5 | Новые направления в Веб-поиске
Рынки информации, социальные сервисы ответов на вопросы, использование Wikipedia и OpenDirectory, оценка качества информации и др.
| - |
3 минуты | - |