Алгоритм «ложного пути» для систем поиска контента

Андрей Юрьевич Жигулин

Андрей Юрьевич Жигулин СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия

Ключевые слова: алгоритм, ложный путь, ранжируемые сущности, системы поиска контента

Аннотация

Разработка систем поиска основана на успехе поиска контента. Основной проблемой в такой разработке является высокая вероятность неправильного результата при поиске в случае нахождения ошибки в системе. В статье рассматривается алгоритм, увеличивающий шанс успешного нахождения пользователем интересующего его контента в системе поиска, на основании пользовательского взаимодействия. Алгоритм описывает процесс получения данных системой, преобразования данных в ранжируемые сущности, а также определения отображаемых результатов. Также в статье приведены примеры основных алгоритмов, вошедших в основу алгоритма <<ложного пути>>, их особенности и проблемы. Кроме того, в статье предоставлены дальнейшие пути улучшения алгоритма.

Биография автора

Андрей Юрьевич Жигулин, СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия

Жигулин А. Ю., аспирант СПбГУ

Литература

1. Method for node ranking in a linked database [электронный ресурс] / URL: http://www.google.com/patents/US6285999 (дата обращения 25.05.2015).
2. Beyond PageRank: Machine Learning for Static Ranking [электронный ресурс] / URL: http://www2006.org/programme/files/xhtml/3101/p3101-Richardson.html (дата обращения 25.05.2015).
3. Что такое ТИЦ [электронный ресурс] / URL: http://help.yandex.ru/catalogue/citation-index/tic-about.xml (дата обращения 25.05.2015).
4. PageRank sculpting [электронный ресурс] / URL: https://www.mattcutts.com/blog/pagerank-sculpting/ (дата обращения 25.05.2015).
5. Google toolbar [электронный ресурс] / URL: http://www.google.com/intl/ru/toolbar/ie/index.html (дата обращения 25.05.2015).
6. Web Spam Taxonomy [электронный ресурс] / URL: http://airweb.cse.lehigh.edu/2005/gyongyi.pdf (дата обращения 25.05.2015).
7. Yuting Lu, Bin Gao, Tie-Yan Liu, Zhiming Ma, Shuyuan He, Hang Li, Ying Zhang. BrowseRank: Letting Web Users Vote for Page Importance. China, 2008. P. 451—458.
8. Boldi P., Santini M., Vigna S. Pagerank as a function of the damping factor. USA, 2005. P. 557—566.
9. Tao Wu, Hui He, Xiqian Gu, Ying Peng. An intelligent network user behavior analysis system based on collaborative Markov model and distributed data processing. Canada, 2013. P. 221–228.
10. Ericson C. Real-Time Collision Detection. USA, 2004.
11. Knuth D.E. The Art of Computer Programming. Vols. 1–3. UK, 1998.