title: Improvement of quality of search results ranking by click models analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Смирнов Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Миннигареева Лена Рашитовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Minnigareeva Lena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Балыкина Юлия Ефимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Balykina Iuliia Efimovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:16:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:16:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010887
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12074
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Поисковые системы используют данные о кликах пользователей для того, чтобы оценивать и улучшать качество информационного поиска. Клики могут дать представление о том, какие результаты заинтересовали пользователя, а какие — нет. Чтобы понять и описать поведение пользователей были предложены кликовые модели. Обученная кликовая модель помогает лучше понять, на какие ссылки, представленные в результатах поискового запроса,  кликают пользователи,  позволяет предсказать клики и т. д.  В данной работе рассматривается предположение о том, что использование нескольких кликовых моделей, обученных на группах пользователей, вместо одной модели для всех пользователей улучшит качество ранжирования результатов поисковой выдачи. С помощью метода k-средних проведена кластеризация пользователей. На полученных кластерах и на всех пользователях сразу обучены кликовые модели: RCM, RCTR, DCTR, CM, DCM, SDBN.  Для каждой модели на всех группах пользователей посчитаны логарифм правдоподобия, перплексия и условная перплексия. Результаты показали, что качество кликовых моделей выше в случае кластеризации пользователей. Выдвинутое предположение оказалось верным.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Search engines use data about clicks of users in order to evaluate and improve the quality of information search. Clicks can give an idea of the results interesting to the user. Click models were proposed in order to understand and describe user behavior.  A trained click model helps to better understand which links are clicked by users, allows to predict clicks, and so on.  In this paper we consider the assumption that the use of several click models, trained on user groups, instead of one model for all users, will improve the quality of search results ranking. Clustering of users is carried out using the k-means method. On the clusters and on all users, click models RCM, RCTR, DCTR, CM, DCM, SDBN were trained. For each model, the log-likelihood, perplexity and conditional perplexity are calculated on all user groups. The results showed that the quality of click models is higher in the case of clustering users. The proposed assumption was correct.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кликовые модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод к-средних
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: информационный поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: click models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k-means
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: information search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Improvement of quality of search results ranking by click models analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ кликовых моделей для повышения качества ранжирования результатов поисковой выдачи
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12074/1/Magisterskaya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 861,21 kB
resources.filename: reviewSV_stt08203_Smirnov_Sergej_Igorevich_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12074/2/reviewSV_stt08203_Smirnov_Sergej_Igorevich_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,79 kB
resources.filename: reviewSV_stt08203_Smirnov_Sergej_Igorevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12074/3/reviewSV_stt08203_Smirnov_Sergej_Igorevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,33 kB
resources.filename: reviewSV_st007788_Balykina_YUliya_Efimovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12074/4/reviewSV_st007788_Balykina_YUliya_Efimovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,87 kB