Ao criar uma classificação, digamos, para um mecanismo de pesquisa ou um sistema de recomendação, é válido confiar na frequência de cliques para determinar a relevância de uma entrada?
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Ao criar uma classificação, digamos, para um mecanismo de pesquisa ou um sistema de recomendação, é válido confiar na frequência de cliques para determinar a relevância de uma entrada?
Depende da intenção do usuário , para iniciantes.
Os usuários normalmente visualizam apenas o primeiro conjunto de links , o que significa que, a menos que o link esteja visível, ele não está recebendo cliques; o que significa que você deve ter certeza de que esses são os melhores links. Caso contrário, os cliques provavelmente refletirão o canal, e não a relevância. Por exemplo, aqui está um mapa de calor de distribuição de cliques e atenção para os resultados de pesquisa do Google:
Além disso, o uso da frequência de cliques para explicar a relevância não é uma medida direta da relevância do recurso. Além disso, o uso de cliques é problemático, pois problemas como inflação de cliques, fraude de cliques etc. serão exibidos e são difíceis de combater.
Dito isso, se você estiver interessado em usar a interação do usuário para modelar a relevância, sugiro que você tente avaliar o engajamento pós-clique, não como os usuários respondem aos resultados da pesquisa; consulte " Chefe de engenharia do YouTube falando sobre cliques x engajamento " para obter mais informações, mas observe que o tamanho do conteúdo também é um fator .
Talvez valha a pena notar que, historicamente, o Google era conhecido pelo algoritmo PageRank, embora seja possível que sua intenção seja apenas revisar os fluxos de cliques, para não aprofundar os fatores de classificação do Google ; se você estiver interessado na abordagem do Google, poderá encontrar uma revisão das Diretrizes de classificação de qualidade de pesquisa do Google .
Pela minha parte, posso dizer que uso a frequência de cliques em produtos de comércio eletrônico, ou seja. Quando você combina com os dias do ano, pode até oferecer ótimas sugestões.
Ou seja: Temos dados históricos de 1 ano em 2 produtos (botas de neve [], sandálias [])
onde [0] = janeiro
Como você pode ver, as botas de neve são muito mais pesquisadas em janeiro do que as sandálias, então você deve sugerir botas de neve para alguém que procure sapatos no seu site ou em janeiro.
Você também pode ver se algo está "novo" no momento, como quando as pessoas costumam clicar em um produto desconhecido, isso pode ser um insight para uma nova tendência ou algo assim.
Esses são apenas alguns exemplos em que você pode usar a frequência de cliques como um insight. Eu acho que não há regras para o que você pode usar ou não nas recomendações, desde que faça sentido .
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É válido usar a frequência de cliques e, em seguida, sim . É válido usar apenas a frequência de cliques e, provavelmente, não .
A relevância da pesquisa é muito mais complicada do que apenas uma métrica. Existem livros inteiros sobre o assunto . Estender essa resposta além de um simples sim / não provavelmente tornaria a resposta muito ampla (e opinativa)
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