Online learning to rank for informa

Online learning to rank for information retrieval holds promise for allowing the development of “self-learning” search engines that can automatically adjust to their users. With the large amount of e.g.,click data that can be collected in web search settings, such techniques could enable highly scalable ranking optimization. However,feedback obtained from user interactions is noisy, and developing approaches that can learn from this feedback quickly and reliably is a major challenge.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรียนออนไลน์กับอันดับในสัญญาถือเรียกข้อมูลสำหรับการพัฒนา "ตนเองเรียนรู้" ค้นหาเครื่องยนต์ที่สามารถปรับไปเองโดยอัตโนมัติ มีจำนวนมากของข้อมูล e.g.,click ที่รวบรวมในการตั้งค่าการค้นหาเว็บ เทคนิคดังกล่าวสามารถใช้เพิ่มประสิทธิภาพจัดอันดับเร็ว อย่างไรก็ตาม คำติชมที่ได้รับจากผู้ที่มีเสียงดัง และพัฒนาแนวทางที่สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นนี้อย่างรวดเร็ว และได้เป็นความท้าทายที่สำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้ออนไลน์อันดับสำหรับการดึงข้อมูลถือสัญญาเพื่อให้การพัฒนาของ "เรียนรู้ด้วยตนเอง" เครื่องมือค้นหาที่จะสามารถปรับตัวเข้ากับผู้ใช้ของตน ด้วยจำนวนมากเช่นคลิกข้อมูลที่สามารถเก็บรวบรวมได้ในเว็บตั้งค่าการค้นหาเทคนิคดังกล่าวสามารถเปิดใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดอันดับที่ปรับขนาดได้อย่าง อย่างไรก็ตามข้อเสนอแนะที่ได้จากการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้จะมีเสียงดังและแนวทางการพัฒนาที่สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้นี้เป็นความท้าทายที่สำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเรียนรู้ที่จะจัดอันดับสำหรับการสืบค้นข้อมูลออนไลน์ถือสัญญาสำหรับช่วยให้การพัฒนาของ " การเรียนรู้ด้วยตนเอง " เครื่องมือค้นหาที่สามารถปรับโดยอัตโนมัติเพื่อให้ผู้ใช้ของพวกเขา มีจํานวนมาก เช่น ข้อมูลคลิกที่สามารถเก็บรวบรวมได้ในการตั้งค่าการค้นหาเว็บ เทคนิคดังกล่าวสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดอันดับประสิทธิภาพการทำงาน . อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอแนะที่ได้จากการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้เป็นเสียงดังและพัฒนาวิธีการที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลนี้ได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ คือ ความท้าทายที่สำคัญ