职业网络中个性化搜索结果的排序学习
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2016-05-17 v1 机器学习
摘要
LinkedIn搜索是深度个性化的——对于相同的查询，不同的搜索者期望完全不同的结果。本文提出了一种实现方法：通过挖掘LinkedIn中可用的各种数据源来推断搜索者的意图（如招聘、求职等），并扩展同质性概念以在多方面捕获搜索者-结果相似性。然后，应用排序学习（learning-to-rank, LTR）将这些信号与标准搜索特征相结合。
引用
@article{arxiv.1605.04624,
title = {Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks},
author = {Viet Ha-Thuc and Shakti Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.04624},
year = {2016}
}