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スマートな適応型検索エンジンを備えたアプリケーションを構築しようとしています (車の場合など)。4x4 を検索すると、DB は私が持っているすべての 4x4 車 (100 台の車) を返します。違います。つまり、1 か月後に 4x4 を検索すると、以前のサイトとのやり取りとは異なる順序で同じ結果セットが得られるはずです。主にドイツ車が好きでコメントするなら、BMWが一番上で、ランドクルーザーはもっと下にあるはずです。

このランキングは、ユーザー インタラクション中に取得した属性 (例: 車の起源、ユーザーの年齢、ユーザーの場所、車の種類 [4x4、クーペ、ハッチバック]、価格帯) に基づいている必要があります。そのため、取得した各車の結果について、上記の 5 つの属性のパフォーマンスに基づいて評価します。

DBはリポジトリとして利用し、サーバー上でランキングや思考を行うつもりです。私の質問は、検索結果の重み付け/ランク付けにどのようなアルゴリズムを使用すればよいですか?

ありがとう。

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基本的に、すでにいくつかの順序付けスキームがあると言っています。

  • キーワード検索結果
  • 車のカテゴリのいいね数
  • 人気、何らかの形式の日付など、他の可能性があります。

次に行うことは、新しいスキームを作成することです。これを関連性と呼びます。

  • 関連性 = W 1 * キーワード_スコア + W 2 *いいね_スコア + ...

関連性の高い順に並べ替えます。重み W 1、 W 2、... を試して、役に立つと思うものを見つけてください。

私の理解では、検索エンジンはこの原則に基づいて動作します。Google が関連性スコアに 200 の異なる入力を持っていることは長い間語られてきましたが、PageRank はその 1 つにすぎません。このアプローチの優れた点は、すべての重要性を (クエリごとに個別にでも) 微調整できることと、すべてを台無しにすることなく入力を追加できることです。

于 2013-10-29T21:58:06.770 に答える