Core Concepts
검색 의도 네트워크를 통한 맞춤형 쿼리 자동 완성
Abstract
현대 검색 엔진의 중요한 부분인 쿼리 자동 완성(QAC)은 사용자 쿼리를 보완하고 검색 의도를 세분화하는 데 중요한 역할을 합니다.
SIN은 사용자 행동의 다양한 유형의 선호도를 통합하여 실제 관심사를 명확히 구분합니다.
SIN은 의도 모호성(IE) 및 의도 전이(IT) 문제를 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있음을 입증했습니다.
ABSTRACT
QAC 시스템은 사용자의 검색 의도를 세분화하여 쿼리 제안 목록을 즉시 제공하여 사용자의 검색 시간 비용을 크게 절약합니다.
SIN은 다양한 행동 시퀀스를 모델링하여 사용자의 실제 관심사를 더 정확하게 추정하고 IE 및 IT 문제를 효과적으로 해결합니다.
INTRODUCTION
검색 엔진에서 전통적인 QAC 시스템은 일치 및 순위 매칭 단계를 따릅니다.
최근 신경망(NN) 기반 방법은 QAC 시스템에서 널리 사용됩니다.
SIN은 다양한 유형의 사용자 행동 시퀀스를 모델링하여 사용자의 실제 관심사를 더 정확하게 추정합니다.
RELATED WORK
초기 CTR-QAC 시스템은 후보 순위 매김을 위해 통계적 특징을 활용했지만 의미 이해가 부족했습니다.
최근 연구는 사용자 경험을 개선하기 위해 QAC를 개인화하는 방법을 탐구하기 시작했습니다.
SIN은 사용자의 관심 이동을 모델링하고 "캐주얼" 선호에 맞는 쿼리를 추천하여 IT 문제를 해결합니다.
Stats
사용자의 검색 시간 비용을 크게 절약합니다.
SIN은 IE 및 IT 문제를 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있음을 입증했습니다.
Quotes
"SIN은 사용자의 관심 이동을 모델링하고 '캐주얼' 선호에 맞는 쿼리를 추천하여 IT 문제를 해결합니다."
"SIN은 다양한 행동 시퀀스를 모델링하여 사용자의 실제 관심사를 더 정확하게 추정하고 IE 및 IT 문제를 효과적으로 해결합니다."