AI 技术内参
洪亮劼
Etsy 数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?

今天我们将继续来精读 SIGIR 2018 的论文。
我们已经分享了 SIGIR 2018 的最佳论文,介绍了如何对推荐系统中的偏差进行建模,从而能够利用这种对偏差的理解,来更加准确地对待基于流行度的推荐结果。周一我们分享了本次大会的最佳短论文,主要讲了如何利用对抗学习的技术来让学习的排序模型更加“健壮”,可以被应用到多个领域上。
今天我们分享的论文题目是《页面搜索的点击序列模型》(A Click Sequence Model for Web Search)。
文章的第一作者阿列克谢·博里索夫(Alexey Borisov)来自俄罗斯的搜索引擎 Yandex,并且在阿姆斯特丹大学攻读博士学位。之前,他已经发表过了多篇关于“点击模型”(Click Model)和深度学习模型结合的论文。
文章的第二作者马丁·万德纳(Martijn Wardenaar)、第三作者伊雅·马尔科夫(Ilya Markov)和最后的作者马顿·德里克(Maarten de Rijke)也都来自阿姆斯特丹大学。其中,马顿是荷兰的计算机科学家,欧洲的信息检索学术权威,并且还是荷兰皇家科学院成员。

论文的主要贡献

我先对这篇论文的核心思想做一个提炼,就是利用深度学习模型,来对用户在搜索页面上的点击行为进行建模。
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