基于贝叶斯推理的点击模型及其实现

发布时间：2018-01-01 05:37

  本文关键词：基于贝叶斯推理的点击模型及其实现　出处：《计算机应用与软件》2013年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为能更好地解释搜索引擎和商务搜索的点击日志中的用户行为,实现一种用于分析日志中包含的用户行为的贝叶斯点击模型。通过分析中国最大电子商务网站的约927万条用户搜索点击日志数据,发现一个的文档的点击是受其上下位置点击过的文档共同影响的,然后基于此发现提出并实现一种新的基于贝叶斯推理的点击模型,并给出并行版本的算法实现。最后通过利用来自用户搜索的一个月日志数据验证,结果表明该模型优于现有的点击模型。
[Abstract]:In order to better explain the search engine user behavior and business search click log in, click on the implementation of a Bayesian model for user behavior analysis contained in the log. Click on the search log data through the analysis of about 9 million 270 thousand users Chinese largest e-commerce website, found a document by clicking is its location Click the document together, then based on these findings we propose and realize a new click model based on Bayesian inference, and gives a parallel version of the algorithm. Finally, through the use of a monthly log data from the user search verification results show that the proposed model outperforms the existing click model.

【作者单位】： 中国科学院软件研究所基础软件国家研究中心;中国科学院研究生院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60903050,61100071) 国家重点基础研究发展计划基金(2007CB310802) 国家重大科技专项经费资助项目(2010ZX01036-001-002,2010ZX01037-001-002)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言搜索引擎及电子商务搜索平台逐渐成为了人们获取信息的主要工具,从而搜索引擎每天都获得海量的用户点击数据。如何有效地利用用户点击数据,分析出用户的偏好信息,进而改进搜索质量,这对搜索引擎来说越来越重要。一些搜索引擎有关公司通过进行眼球跟踪实验[1]验证了文档

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