Содержание
- 2. ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА Набор запросов q(i) Набор документов dj(i) для каждого запроса q(i) Rel(q(i), dj(i)) - ручная
- 3. ФАКТОРЫ РАНЖИРОВАНИЯ Набор факторов ранжирования F = (f1(q,d) , …, fN(q,d)) Базовые факторы – 420 (апрель
- 4. ФУНКЦИЯ РЕЛЕВАНТНОСТИ Числовое соответствие документа запросу Fr(q, d) = Fr(F(q,d)) = Fr(f1(q,d), …, fN(q,d)) Метод построения
- 5. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Обучающие данные (q(i), dj(i)), i=1,…,n; j=1,…m(n). Определение значений факторов Асессоры Обучающий алгоритм Ранжирующий алгоритм
- 6. РЕГИОНАЛЬНЫЕ ФОРМУЛЫ Отдельные функции релевантности: Москва Санкт-Петербург + Екатеринбург + 16 городов России релиза «Арзамас+16»: Новосибирск,
- 7. ПРИМЕРЫ ФАКТОРОВ РАНЖИРОВАНИЯ Запросные длина запроса в словах; коммерциолизированность запроса. Текстовые наличие точного вхождения запроса в
- 8. ПРИМЕРЫ ФАКТОРОВ РАНЖИРОВАНИЯ Ссылочные статические PageRank; ТИЦ; количество ссылок на документ. Ссылочные динамические процент ссылок на
- 9. ПРИМЕРЫ ФАКТОРОВ РАНЖИРОВАНИЯ Свойства документа и сайта это важный сайт (Wikipedia); это главная страница сайта; порнографичность
- 10. ПРИМЕРЫ ФАКТОРОВ РАНЖИРОВАНИЯ Поведенческие посещаемость сайта; кликабельность документа в выдаче. Региональные совпадение региона запроса и документа;
- 11. УЛУЧШЕНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ РАНЖИРОВАНИЯ Присвоение сайту данного региона http://help.yandex.ru/webmaster/?id=1074582 Получение входящих ссылок с сайтов данного региона
- 13. Скачать презентацию