舎路(シアトル)日記

シアトルで働く日本人プログラマの日記です

検索について、形態素解析、N-gram, PageRank とか雑多なことは知っているんだけど、例えば「検索をパーソナライズしたい」なんてときに全くわからないので、色々 Google で論文を巡っていた。

Personalized Ranking Model Adaptation for Web Search は University of Illinoi, Microsoft Research, Microsoft Bing の人々の書いた論文で、普通に検索して最初のページをなんとかパーソナライズするのではなく

Conventional personalization methods learn separate models of user interests and use those to re-rank the results from the generic model.

こう、なんか上手いことやるらしい。読んでみてはいるけど、文字を追っている感じで、色々勉強しないと理解するのは難しそう。日本語で解説しているスライドはあったけど、それでも難しい。

論文に引用されているものを地味に読んでいくか、Kaggle の Personalized Web Search Challenge にある論文を読んでいったりすると、来年の Q1 くらいには理解できるようになると思いたい。

こういう検索と機械学習を組み合わせた分野は Learning to Rank (ランキング学習) と呼ばれているらしい。これについては DSIRNLP の発表資料がわかりやすかった。