Оглавление
Оглавление.
Глава 1. Методы анализа поисковых запросов пользователей
1.1 Модели информационного поиска.
1.1.1 Векторная модель
1.1.2 Вычисление веса слова.
1.2 Тестовые наборы данных
1.2.1 i
1.3 Метрики качества
1.4 Лабораторная парадигма оценки.
1.4.1 Метод общего котла i
1.4.2 Характеристики котлов.
1.5 Определение групп пользователей по интересам
1.5.1 Персонализация информации.
1.5.2 Поиск шаблонов в поведении пользователей
1.5.3 Выявление групп пользователей.
1.6 Вероятностные модели на графах
1.6.1 Представление графовой модели.
1.6.2 Ориентированные модели на графах
1.6.2.1 Скрытая Марковская Модель i v
1.6.3 Неориентированные модели на графах
1.6.3.1 Условные случайные поля ii i
1.7
Глава 2. Группировка пользователей по интересам.
2.1 Классификация поисковых запросов.
2.2 Метрики для определения близких пользователей.
2.2.1 Усредненная мера близости УМБ
2.2.2 Максимизированная мера близости ММБ
2.3 Набор данных для эксперимента.
2.4 Очистка данных
2.5 Полученные результаты.
2.6 Выводы
Глава 3. Сегментация запросов
3.1 Понятие сегментации запросов о продуктах
3.2 Обзор существующих методов сегментации запросов.
3.3 Требования к разрабатываемой системе сегментации запросов
3.4 Автоматическое маркирование запросов
3.4.1 Метод составления автоматически промаркированных запросов.
3.4.2 Словарь брендов, их синонимов и сокращений.
3.4.3 Уменьшение разреженности в обучающем множестве.
3.4.4 Критерий составления обучающего множества
3.5 Метод для создания синтетических запросов.
3.6 Реализация системы для автоматического составления обучающего
множества
3.6.1 Подробное описание реализованной системы.
3.6.2 Нормализация данных
3.6.2.1 Нормализация базы данных продуктов
3.6.2.2 Нормализация запросов.
3.7 Обучение модели сегментации.
3.7.1 Модель УСП для сегментации запросов
3.7.2 Целевые атрибуты.
3.7.3 Признаки для модели УСП
3.8 Постановка эксперимента.
3.8.1 Критерии оценки.
3.8.1.1 Метрики
3.8.1.2 Описание входных данных
3.8.1.3 Множество для оценивания качества результатов
3.9 Анализ результатов
3.9.1 Оценка метода автоматического маркирования запросов.
3.9.2 Оценка качества для метода сегментации запросов.
3.9.2.1 Описание базового метода сегментации запросов
3.9.2.2 Описание улучшенных методов сегментации запросов.
3.9.2.3 Выбор порога уровня доверия для предсказаний метода
сегментации
3.9.2.4 Результаты оценки методов сегментации запросов.
3. Выводы.
Заключение
Библиография
- Київ+380960830922