基于 LambdaMART 的个性化搜索检索模型

摘要：

针对如何把个性化信息加入到搜索结果排序中，提出一种基于决策树的可量化用户个性化信息的方法，并根据用户的搜索关键词与用户的个性化信息，预测用户的搜索意图，把预测结果融合在排序结果中，解决了传统检索模型无法有效加入用户个性化信息的缺陷。实验结果表明，加入个性化信息后的排序结果准确性明显提升，从而改善了用户对搜索引擎的体验。

关键词：决策树、增强树、搜索引擎、个性化搜索

所属期刊栏目：54

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472160;国家科技支撑计划项目2014BAH29F03

在线出版日期：2016-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：821-826