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웹 검색 제공자는 종종 뉴스, 이미지, 비디오, 구인 게시물, 회사 요약 및 아티스트 프로필과 같은 특정 도메인 하위 컬렉션인 수직에 대한 검색 서비스를 포함합니다. 우리는 검색 엔진의 주요 웹 검색 페이지에 발급된 쿼리에 대한 관련 수직을 예측하는 수직 선택 문제를 다룹니다. 이전의 쿼리 분류 및 리소스 선택 작업과는 달리, 수직 선택은 분류 결정을 알릴 수 있는 고유한 리소스와 관련이 있습니다. 우리는 (1) 외부 리소스와 독립적으로 특성이 도출되는 쿼리 문자열, (2) 이전에 수직에 직접 발급된 쿼리의 로그, (3) 수직 콘텐츠를 대표하는 말뭉치의 세 가지 증거 출처에 집중합니다. 우리는 의미론, 미디어 유형, 크기 및 쿼리 트래픽 수준 측면에서 서로 다른 18개의 수직에 집중합니다. 우리는 우리의 방법을 연합 검색 및 검색 효과성 예측에 대한 이전 작업과 비교합니다. 심층 오류 분석을 통해 서로 다른 수직 간에 고유한 문제가 드러나고 향후 작업을 위한 수직 선택에 대한 통찰을 제공합니다.
Arguello et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.