Given the vital importance of search engines to find digital information, there has been much scientific attention on how users interact with search engines, and how such behavior can be modeled. Many models on user - search engine interaction, which in the literature are known as click models, come in the form of Dynamic Bayesian Networks. Although many authors have used the resemblance between the different click models to derive estimation procedures for these models, in particular in the form of expectation maximization (EM), still this commonly requires considerable work, in particular when it comes to deriving the E-step. What we propose in this paper, is that this derivation is commonly unnecessary: many existing click models can in fact, under certain assumptions, be optimized as they were Input-Output Hidden Markov Models (IO-HMMs), for which the forward-backward equations immediately provide this E-step. To arrive at that conclusion, we will present the Generalized Cascade Model (GCM) and show how this model can be estimated using the IO-HMM EM framework, and provide two examples of how existing click models can be mapped to GCM. Our GCM approach to estimating click models has also been implemented in the gecasmo Python package.


翻译:鉴于搜索引擎对寻找数字信息的极端重要性,对于用户如何与搜索引擎互动以及如何可以模拟这种行为,人们已有很多科学关注。关于用户-搜索引擎互动的许多模型(文献中称为点击模型)都以动态巴伊西亚网络的形式出现。虽然许多作者使用不同的点击模型的相似性来为这些模型得出估计程序,特别是预期最大化(EM),但通常这仍需要大量的工作,特别是在产生E级步骤时。我们在本文件中提出的建议是,这种衍生通常没有必要:根据某些假设,许多现有的点击模型事实上可以优化,因为它们是输入-输出隐藏马尔科夫模型(IO-HMMMMM),为此,前向方方方方公式提供了E级模型。为了得出这一结论,我们将介绍通用卡萨德模型(GCM),并展示如何利用IO-HMEM框架来估计这一模型,并举例说明现有的点击模型可如何向GCM映射。我们的GCM软件包在点击模型时也实施了。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
57+阅读 · 2020年5月9日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
CTR预估专栏 | 一文搞懂阿里Deep Interest Network
AI前线
14+阅读 · 2018年7月20日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月20日
Arxiv
5+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
57+阅读 · 2020年5月9日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
CTR预估专栏 | 一文搞懂阿里Deep Interest Network
AI前线
14+阅读 · 2018年7月20日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员