SEARCH ENGINES, PERSONALIZATION, AND TRUSTWORTHY RECOMMENDER SYSTEMS

Là một công cụ tìm kiếm một hệ thống đề nghị , hay là một cách để tìm tất cả các tài liệu có thể chứa việc sử dụng các từ khóa mà chúng tôi tìm kiếm ?

Khi chúng ta nói về ” liên quan” trong khi tiến hành một tìm kiếm Web, chúng tôi có thể không được nói rất nhiều về sự liên quan đến truy vấn mà chúng tôi sử dụng để tìm kiếm với , nhiều như chúng tôi là liên quan đến mục đích đằng sau những từ đó. Mà có thể không được như thế nào hầu hết người dùng của Google hay Yahoo sẽ rõ những gì một công cụ tìm kiếm không dịch vụ seo.

Nhưng sự kết hợp của các thuật toán xếp hạng công cụ tìm kiếm sử dụng để xác định tầm quan trọng và sự liên quan của trang nào xác định các trang có chứa các truy vấn của chúng tôi được thể hiện cho chúng tôi đầu tiên . Những nỗ lực để cá nhân hoá kết quả tìm kiếm sẽ ảnh hưởng đến những bảng xếp hạng, và làm thế nào đáng tin cậy là họ như khuyến nghị ?

Như công cụ tìm kiếm di chuyển nhiều hơn và nhiều hơn nữa đối với cá nhân, nó có thể làm cho tinh thần để hiểu một số về một số trong những điểm mạnh và điểm yếu của hệ thống khuyến nghị . Các bài báo gần đây sau , bởi một số nhà nghiên cứu Đại học DePaul , đào sâu vào chủ đề đó.
Hướng đáng tin cậy hệ thống Recommender : Phân tích các tấn công các mô hình và thuật toán Vững mạnh dịch vụ seo website.

Các tác giả của bài báo, từ Trung tâm Web Intelligence tại DePaul , là Bamshad Mobasher , Robin Burke , Runa Bhaumik , và Chad Williams .

Một vài đoạn văn từ nó thảo luận về Google như một hệ thống đề nghị , nhưng nó chủ yếu là nói về một số trong những thế mạnh tiềm năng và điểm yếu của hệ thống khuyến nghị , và làm thế nào họ có thể phải chịu những điều như hồ sơ thiên vị và các lỗ hổng khác . Những gì tôi thích về nó là nó bắt đầu xây dựng một khuôn khổ cho cách để thảo luận về các vấn đề có thể phát sinh xung quanh cá nhân thông qua việc sử dụng lọc cộng tác .

Đó là loại thú vị để giữ giấy lên đến ” có liên quan làm việc ” của một bài báo của Google trong đó mô tả một cách cung cấp các cảnh báo web cá nhân với mọi người, Answering hồi tố Tìm kiếm câu hỏi , trong đó mô tả cách Google có thể nhìn vào những người sử dụng lịch sử tìm kiếm trong quá khứ để cố gắng hiểu lợi ích đứng của họ và gửi cảnh báo rằng có thể liên quan đến những lịch sử . Dưới đây là một đoạn trích từ phần đó :

Cuối cùng, một số giấy tờ đã khám phá cá nhân của tìm kiếm web dựa trên lịch sử người sử dụng (ví dụ , [ 9, 11 , 18, 19 ] ) . Cách tiếp cận của chúng tôi khác với những cái hiện có trong hai cách cơ bản . Đầu tiên , kỹ thuật của chúng tôi xác định URL chất lượng không dựa vào lọc hoặc datamining kỹ thuật hợp tác truyền thống. Chúng tôi lưu ý , tuy nhiên, những kỹ thuật này có thể được sử dụng để bổ sung cho phương pháp tiếp cận của chúng tôi – ví dụ, chúng ta có thể có nhiều khả năng đề nghị một URL nếu nó được xem thường bởi những người dùng khác có cùng sở thích . Thứ hai, hệ thống QSR sẽ chỉ giới thiệu một URL nếu nó thể hiện một cụ thể, nhu cầu chưa được thực hiện trong quá khứ của người dùng. Ngược lại, các hệ thống hiện có xu hướng chỉ đơn giản là giới thiệu các mặt hàng mà những người như người dùng đã nhìn thấy – một cách tiếp cận mà hoạt động tốt trong các lĩnh vực như thương mại điện tử , nhưng đó không phải là mục tiêu của hệ thống của chúng tôi .

Giấy này gửi cảnh báo người sử dụng web có liên quan đến lợi ích đứng của họ ( như trái ngược với cảnh báo dựa trên từ khóa cụ thể ) , được tính từ những người sử dụng tìm kiếm lịch sử có giá trị một cái nhìn tốt nếu bạn không có một cơ hội để đọc nó trước.

Nó đặt vào đồng bằng tiếng Anh rất nhiều những ý tưởng được khám phá trong một trong các ứng dụng bằng sáng chế chi tiết hơn của Google tìm kiếm cá nhân : Hệ thống và phương pháp phân tích lịch sử web của người dùng. ( Nhập – Bài viết của tôi về phương pháp Cá nhân Google đi vào một số chi tiết hơn về cách các quy trình được mô tả trong đó ứng dụng bằng sáng chế, và một số hồ sơ bằng sáng chế liên quan có thể hành động để rerank kết quả tìm kiếm . )