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？

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这篇文章介绍了SIGIR 2018的一篇论文，题为《页面搜索的点击序列模型》。该论文主要探讨了如何利用深度学习模型对用户在搜索页面上的点击行为进行序列建模。传统的点击模型假设用户在搜索结果页只进行一次点击，而该论文针对多个点击结果进行了序列建模，利用深度学习中的循环神经网络（RNN）扩展了传统的点击模型。论文提出的模型包括编码器和解码器两个重要模块，利用神经网络对所有可能的点击序列进行建模。作者在Yandex搜索引擎数据上进行了实验，结果表明该模型能够有效预测用户在搜索页面的点击行为，击败了过去的基于概率的点击模型。该论文的贡献在于提出了一种新的方法来对用户点击行为进行建模，并且利用了深度学习技术来提高模型的表现力。这篇论文的研究成果对于搜索引擎和信息检索领域具有重要意义，为深入理解用户行为提供了新的思路和方法。