Other research has shown that user

Other research has shown that user behavior information, such as clickthrough
data (e.g., which documents have been clicked on in the past, which rank positions
were clicked) and browsing data (e.g., dwell time on page, links followed),
can have a significant impact on the effectiveness of the ranking. This type of evidence
can be added into the inference network framework using additional operators,
but as the number of pieces of evidence grows, the issue of how to determine
the most effective way of combining and weighting the evidence becomes
more important. In the next section, we discuss techniques for learning both the
weights and the ranking algorithm using explicit and implicit feedback data from
the users.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิจัยอื่น ๆ ได้แสดงข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ เช่นคำข้อมูล (เช่น เอกสารที่ได้รับคลิบนในอดีต ซึ่งจัดอันดับตำแหน่งถูกคลิกจะ) และการเรียกดูข้อมูล (เช่น เนินเวลาบนหน้า เชื่อมโยงตาม),สามารถมีผลกระทบสำคัญในประสิทธิภาพของการจัดอันดับ หลักฐานประเภทนี้สามารถเพิ่มลงในกรอบเครือข่ายอ้างอิงที่ใช้ตัวดำเนินการเพิ่มเติมแต่เป็นจำนวนชิ้นหลักฐานเติบ โต ปัญหาของวิธีการตรวจสอบเป็นวิธีมีประสิทธิภาพสูงสุดรวม และน้ำหนักหลักฐานสำคัญมากขึ้น ในส่วนถัดไป เราพูดคุยเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้ทั้งนี้น้ำหนักและอัลกอริทึมการจัดอันดับที่ใช้ข้อมูลอย่างชัดเจน และโดยนัยจากผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานวิจัยอื่น ๆ ได้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เช่นการคลิกผ่าน
ข้อมูล (เช่นเอกสารที่ได้รับการคลิกในอดีตที่ผ่านมาซึ่งการจัดอันดับในตำแหน่งที่
ได้รับการคลิก) และข้อมูลการท่องเว็บ (เช่นเวลาอยู่บนหน้าการเชื่อมโยงตาม)
สามารถมี ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของการจัดอันดับ ประเภทของหลักฐานนี้
สามารถเพิ่มเข้าไปในกรอบของเครือข่ายการอนุมานใช้ประกอบการเพิ่มเติม
แต่เป็นจำนวนชิ้นของหลักฐานที่เติบโตขึ้น, ปัญหาของวิธีการตรวจสอบ
วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของการรวมและน้ำหนักหลักฐานที่จะกลายเป็น
ความสำคัญมากขึ้น ในส่วนถัดไปเราหารือเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้ทั้ง
น้ำหนักและวิธีการจัดอันดับโดยใช้ข้อมูลข้อเสนอแนะที่ชัดเจนและโดยนัยจาก
ผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยอื่น ๆแสดงให้เห็นว่าข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น หนวดฤาษีข้อมูล ( เช่น ซึ่งเอกสารได้คลิกในอดีตซึ่งอันดับตำแหน่ง( คลิก ) และเรียกดูข้อมูล ( เช่น อาศัยเวลาในหน้าลิงค์ตาม )สามารถมีผลกระทบต่อประสิทธิผลของการจัดอันดับ หลักฐานประเภทนี้สามารถเพิ่มลงในกรอบการใช้เครือข่ายผู้ประกอบการเพิ่มเติมแต่เป็นหมายเลขของหลักฐานชิ้นโต ปัญหาของวิธีการตรวจสอบวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของน้ำหนักรวม และหลักฐานที่กลายเป็นที่สำคัญกว่า ในส่วนถัดไป เราหารือเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้ทั้งน้ำหนักและการจัดอันดับขั้นตอนวิธีการใช้อย่างชัดเจน และแยกข้อมูลป้อนกลับจากผู้ใช้