一种用于 Web 搜索的点击序列模型
信息检索
2018-05-10 v1
摘要
更好地理解用户行为对推进信息检索系统十分重要。现有工作侧重于建模和预测单一交互事件，如点击。本文首次侧重于建模和预测交互事件序列，尤其是点击序列。我们形式化了点击序列预测问题，并提出了一种点击序列模型（CSM），旨在预测用户与搜索引擎结果交互的顺序。CSM 基于遵循编码器-解码器架构的神经网络。编码器计算结果的上文嵌入。解码器预测被点击结果的位置序列。它使用注意力机制在每个时间步提取关于结果的必要信息。我们通过最大化观测点击序列的似然来优化 CSM 的参数。我们在三个新任务上测试了 CSM 的有效性：（i）预测点击序列，（ii）预测点击次数，以及（iii）预测用户是否按搜索引擎结果页（SERP）上结果呈现的顺序与之交互。此外，我们表明 CSM 在一个标准点击预测任务上取得了 SOTA 结果，该任务目标是预测用户将点击的无序结果集合。
引用
@article{arxiv.1805.03411,
title = {A Click Sequence Model for Web Search},
author = {Alexey Borisov and Martijn Wardenaar and Ilya Markov and Maarten de Rijke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03411},
year = {2018}
}