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우리는 사용자 행동의 검색 엔진 로그로부터 문서의 순위를 학습하는 작업을 다룹니다. 이 문제에 대한 이전 연구는 수동적으로 수집된 클릭스루 데이터에 의존했습니다. 반면, 우리는 활성 탐색 전략이 훨씬 더 빠른 학습으로 이어지는 데이터를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 구체적으로, 우리는 사용자에게 제시할 순위를 선택하기 위한 베이지안 접근 방식을 개발하여 상호 작용이 더 유익한 훈련 데이터를 생성하도록 합니다. TREC-10 웹 말뭉치와 합성 데이터를 사용한 우리의 결과는 지향적 탐색 전략이 온라인 학습 환경에서 사용자가 개선된 순위를 제시받도록 신속하게 이끈다는 것을 보여줍니다. 우리는 활성 탐색이 수동 관찰 및 무작위 탐색보다 상당히 우수하다는 것을 발견했습니다.
Radlinski 등(Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.