|
|
Научно-исследовательский семинар кафедры дискретной математики ФИВТ МФТИ
9 сентября 2014 г., г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16, Яндекс, БЦ «Морозов», ауд. «7.Пятниц»
|
|
|
 |
|
|
|
Информационный поиск: прикладные задачи оптимизации
Г. Г. Гусевab
a Компания «Яндекс»
b Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Долгопрудный Московской обл.
|
|
Аннотация:
Я расскажу о двух важных и во многом нерешенных задачах оптимизации, которые встают перед
разработчиками поисковых систем и которые связаны с извлечением информации из кликов
пользователей по результатам поиска. Первая из них - это онлайн-обучение ранжирования
результатов для относительно частотных запросов. Вторая - это интерпретация кликов и скипов при
обучении персонализированного поиска. В каждой из задач предполагается, что у нас есть
достаточно богатый набор различных факторов - функций от пары (запрос, документ) - которые
несут ту или иную информацию о способности данного документа удовлетворить пользователя,
задавшего данный запрос. Нужно оптимальным образом учитывать эти факторы при построении
алгоритма ранжирования с помощью того или иного метода машинного обучения. Попутно я постараюсь
объяснить все эти детали, которые нужны для понимания доклада.
|
|
Обратная связь: