Machine learning 使用无监督的点击日志评估搜索引擎
我有用户在我的网站上搜索的日志，他们键入了哪些搜索，点击了哪些结果。我想改进搜索算法。但首先我需要一种方法来衡量它的质量 我知道我可以通过Amazon Turk等收集数据，并让人们制作一个测试套件。然而，我想使用我的网站日志中已有的数据 有人能告诉我怎么做，用哪种算法吗Machine learning 使用无监督的点击日志评估搜索引擎,machine-learning,search-engine,information-retrieval,data-science,Machine Learning,Search Engine,Information Retrieval,Data Science,我有用户在我的网站上搜索的日志，他们键入了哪些搜索，点击了哪些结果。我想改进搜索算法。但首先我需要一种方法来衡量它的质量 我知道我可以通过Amazon Turk等收集数据，并让人们制作一个测试套件。然而，我想使用我的网站日志中已有的数据 有人能告诉我怎么做，用哪种算法吗 谢谢 这实际上是一个大话题，经常使用一种叫做交错的在线评估技术。您是只拥有Web服务器日志，还是还创建自定义搜索日志？谷歌分析 有关以系统为中心的搜索引擎评估的介绍性概述，以及该主题的其他工作，请参阅Mounia Lalmas的
谢谢 这实际上是一个大话题，经常使用一种叫做交错的在线评估技术。您是只拥有Web服务器日志，还是还创建自定义搜索日志？谷歌分析 有关以系统为中心的搜索引擎评估的介绍性概述，以及该主题的其他工作，请参阅Mounia Lalmas的幻灯片： 我想出于实际目的，你可以看看丹尼尔·通克朗的这篇文章：
您可以查看第一次单击结果的位置（平均Recipopal排名），或者如果重建工作太多，只需单击次数就可以了。这会给你一个基线。考虑到您的域和应用程序的设置方式，您可以查看单击后采取行动（预订、购买、联系等）的频率（转换率）。如果你的网站有一些流量，你可以做一些A/B测试，哪些流量会导致更高的点击率和/或转化率。非常感谢！这两种我都试试