Zlep šenie personalizovaného vyhľadávania na webe

1. Zlepšeniepersonalizovaného vyhľadávania na webe Tomáš Kramár

2. Čo je zle s vyhľadávaním? • Nezohľadňujepreferenciepoužívateľa • Vyžadujepomernehlbokúznalosťproblému • Akosformulovaťdobrýdopyt?

7. Spôsobypersonalizácie • Stratégia personalizácie • Preusporiadavanie výsledkov • Modifikácia dopytu • Zdroj dát • Obsah • Kolaboratívne • Hybridné • Časové okno • Dlhodobé záujmy • Krátkodobé záujmy

8. Preusporiadavanie výsledkov • Modifikácia ohodnocovacích funkcií • Nezávislé na používateľovi • napr. PageRank (Page et al., 1998) • Závislé na používateľovi • napr. Topic sensitive PageRank (Haveliwala, 2002) • Kombinovanie • Bourda’srankingfusion

9. Modifikáciadopytu • Máloprístupovktorériešiapersonalizáciu • Riešenieproblémusynoným • Opravapreklepov v dopytoch • Navrhovaniepodobnýchdopytov • (Kramár, Barla, Bieliková, 2010) – rozširovanie dopytu založené na sociálnej sieti

10. Modifikácia dopytu Preusporiadanie výsledkov Transparentnosť Iný používateľ – rovnaký dopyt – rôzne výsledky Iný používateľ – iný dopyt – rôzne výsledky Žiadne predspracovanie na úrovni dokumentov Každý dokument musí byť spracovaný Výkon

11. Personalizáciazaložená na obsahu • Dopyty • viaznačné • málo dát • zvyčajne v kombiná-cii • Dokumenty • veľa dát • nezaují-mavý obsah • Snippety • poskytu-júkon-text • nezachy-távajú celý obsah • Metadáta • kompro-mis • zlá kvalita

12. Kolaboratívnezaloženápersonalizácia • Charakteristiky používateľov • Správanie používateľov • Sociálne siete • prirodzené alebo implicitné • virtuálne komunity

13. Časovéhľadisko • Krátkodobé preferencie • málo dát • relevantnejšie • Kombinácie • (Whiteet al., 2010) • Dlhodobé preferencie • veľa dát

14. Smeryvýskumu

15. Krátkodobé záujmy • Súčasný stav • Vieme, že krátkodobé sú cenné • Nevieme ich získavať • Dvavýskumnéproblémy • Detekciazmenyzáujmu (zmenasedení) • Modelovaniekrátkodobýchzáujmov a ichpoužívanie • Detekcia sedení na základe metadát a implicitnej spätnej vázby • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Viacero „osobností“ jedného používateľa • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe

16. Krátkodobé záujmy • Súčasný stav • Vieme, že krátkodobé sú cenné • Nevieme ich získavať • Dvavýskumnéproblémy • Detekciazmenyzáujmu (zmenasedení) • Modelovaniekrátkodobýchzáujmov a ichpoužívanie • Detekcia sedení na základe metadát a implicitnej spätnej vázby • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Viacero „osobností“ jedného používateľa • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe

17. Krátkodobé záujmy • Študentmatematiky • Výskumník • Programátor • Výskumnéproblémy • Akooddeliťjednotlivé „role“ • V kontextesociálnychprístupovspájanieľudípodľarolí • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Viacero „osobností“ jedného používateľa • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe

18. Viacero „osobností“ jedného používateľa • Krátkodobé záujmy • Študentmatematiky • Výskumník • Programátor • Výskumnéproblémy • Akooddeliťjednotlivé „role“ • V kontextesociálnychprístupovspájanieľudípodľarolí • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe

19. Krátkodobé záujmy • Využívanieimplicitnejspätnejväzby • Modelovaniepomocoumetadát • V kontextesociálnychmetód –spájaniemetadátami • Zvyšovaniekvality • Odstraňovanienepresností • PeWeProxy, Metall • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Viacero „osobností“ jedného používateľa • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe

20. Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe Záver • Krátkodobé záujmy • Využívanieimplicitnejspätnejväzby • Modelovaniepomocoumetadát • V kontextesociálnychmetód –spájaniemetadátami • Zvyšovaniekvality • Odstraňovanienepresností • PeWeProxy, Metall • Fokusovanépersonalizované vyhľadávanie • Viacero „osobností“ jedného používateľa • Zdroje dát pre modelovanie na otvorenom webe