發(fā)布時(shí)間：2018-03-24 15:51

  本文選題：異質(zhì)化結(jié)果　切入點(diǎn)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《中文信息學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：隨著富媒體展現(xiàn)形式被越來(lái)越多地引入搜索交互界面,搜索引擎的結(jié)果頁(yè)面呈異質(zhì)化和二維模塊展現(xiàn)形式,這對(duì)傳統(tǒng)的點(diǎn)擊預(yù)測(cè)模型提出了巨大的挑戰(zhàn)。針對(duì)這一情況,我們對(duì)實(shí)際搜索引擎結(jié)果頁(yè)面的多模態(tài)結(jié)果進(jìn)行了分析,構(gòu)建了一個(gè)結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和點(diǎn)擊模型的框架,該框架既包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性,又利用了點(diǎn)擊模型的預(yù)測(cè)能力。我們希望利用這個(gè)框架挖掘出多模態(tài)信息與文本信息之間的相關(guān)性,使之具有描述異質(zhì)化結(jié)果和二維模塊展示形式的能力。實(shí)驗(yàn)表明,我們的框架相較于傳統(tǒng)的點(diǎn)擊模型在點(diǎn)擊預(yù)測(cè)性能上有顯著提升,但由于搜索引擎的多模態(tài)結(jié)果內(nèi)容復(fù)雜,僅利用多模態(tài)結(jié)果的底層特征,即使使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從中能夠挖據(jù)出的語(yǔ)義相關(guān)性較弱。
[Abstract]:As rich media presentation is increasingly introduced into the search interactive interface, the search engine results pages are heterogeneous and two-dimensional module presentation, which poses a huge challenge to the traditional click-prediction model. We analyze the multi-modal results of the actual search engine results page, and construct a framework combining the depth neural network and the click model, which includes the characteristics of the neural network. We also use the prediction ability of click-through model. We hope to mine the correlation between multi-modal information and text information by using this framework, so that it has the ability to describe the heterogeneous results and display the form of two-dimensional module. The experimental results show that, Compared with the traditional click-through model, our framework has a significant improvement in the performance of click-prediction, but because of the complexity of the multi-modal results of search engines, only the underlying features of the multi-modal results are utilized, even though the depth neural network is used. The semantic correlation that can be extracted from it is weak.
【作者單位】： 智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室清華信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(籌)清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61622208,61532011,61472206) 國(guó)家973計(jì)劃(2015CB358700)
【分類號(hào)】：TP391.3

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