최고 일치: PubMed의 새로운 관련성 검색

PubMed는 전 세계 수백만 사용자가 매일 접근하는 생물 의학 문헌을 위한 무료 검색 엔진입니다. 생물 의학 문헌이 빠르게 증가함에 따라 평균적으로 매분 두 개의 기사가 추가되고 있어, 주어진 쿼리에 대해 가장 관련성 높은 논문을 찾고 검색하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 우리는 기존의 날짜 정렬 방식 대신, 사용자의 지능과 최첨단 기계 학습 기술을 활용한 PubMed의 새로운 관련성 검색 알고리즘인 Best Match를 소개합니다. Best Match 알고리즘은 과거 사용자 검색 및 관련성 순위 신호(요인) 수십 개로 훈련되었으며, 가장 중요한 요인은 기사의 과거 사용, 발행일, 관련성 점수 및 기사 유형입니다. 이 새로운 알고리즘은 벤치마크 실험에서 최첨단 검색 성능을 보여주며, 실제 테스트에서 향상된 사용자 경험(사용자 클릭률이 20% 증가)을 제공합니다. 2017년 6월 배포 이후로, 우리는 관련성 정렬 순서를 가진 PubMed 검색이 60% 증가하는 것을 관찰했습니다: 현재 매주 수백만 개의 PubMed 검색을 지원하고 있습니다. 이 작업을 통해 우리는 PubMed 사용자에게 이 새로운 관련성 정렬 옵션에 대한 인식과 투명성을 높여, 정보를 보다 효과적으로 검색할 수 있도록 하기를 희망합니다.