soso官方：基于相关排序的判断

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议程

• 概述
• 检索词
• 用户的信息需求
• 网页的自有信息
• 网页的附属信息
• 相关性的计算框架

概述

• 相关性的表象
• • 检索词与被检索网页的相关联程度
• 相关性的真实意义
• • 用户信息需求与结果网页所提供的信息的重合度
• 相关性涉及的因素
• • 检索词
  • 用户信息需求
  • 网页自有信息
  • 网页附属信息
  • 检索结果的显示方式
• 网页与普通文本的不同：异质性
• • 来源不单一
  • • 新闻记者
    • 研究人员
    • 商业人士
    • 个人
  • 用途不单一
  • • 新闻
    • 商业及产品信息
    • 个人爱好
    • 娱乐信息
    • 研究及学术信息
  • 产生方式多样化
  • • 手工及发布系统
    • 动态与静态
    • 时效性：不同时间产生
    • 动态性：可随时间变化
  • 欺骗与造假

检索词

• 语义
• • 实体名
  • • 人名
    • 地名
    • 公司及机构名
    • 商品及服务名
    • 其他专有名词名
  • 普通名词
  • 其他类别名
  • 其他
• 信息格式
• • 语种
  • 结构化，非结构化
• 信息类别
• • 研究信息
  • 商品及服务信息
  • 宗教文化
  • 娱乐信息
  • 新闻
  • 个人信息
• 检索词格式
• • 数值
  • 布尔运算（AND， OR， NOT）
  • 特殊语法（网站检索，类别检索，filetype，linkto）
  • Rank Query

检索词 － 相关性处理

• 实体名的判定用于网站首页加权
• 检索词分类用于与网站网页分类结合加权
• • 信息类别的分类与统计
  • 行业与地域的分类与统计
  • 检索格式的分析
  • • 单语素与多语素
    • AND检索的研究
  • 网页分类两种体系
  • • 按网页结构信息分类（主页，频道页，检索页，错误页，租用页…）
    • 按网页内容主题分类（体育，保健，娱乐，教育..）

用户的信息需求

• 检索任务的多样性
• • 确定的特定信息的查询
  • 知识获取式的浏览
  • 目的不明确的浏览：在过程中形成目的
• 检索词的语义多样性
• 检索范围的不确定性
• • 信息种类
  • 行业，地域，等等
• 检索成功的标准不一
• • 实体名，有特定网站，－ 导航型查询
  • 实体名，无特定网站，有相关网站 － 事务型查询
  • 一般信息，无网站信息，许多网页提及 － 信息型查询
  • 一般信息，无网站信息，很少网页提及 － 信息型查询
• 个人知识结构与兴趣
• 个人的信息精确性和多样性要求程度

用户的信息需求－ 相关性设计

• 结果首页尽量显示多个类型的网页
• 功能，多分类和垂直搜索结果整合设计
• 个性化排序设计
• 检索日志的后台分析
• 用户行为数据挖掘

网页的自有信息（属性）

• 文本信息：字，词，短语，句子，段落，篇章
• 文本特征信息
• • 标题
  • 正文
  • 文章长度
  • 知识量
  • 其他特征：黑体，链接，等等
• 结构信息
• • 导航（一级导航，二级导航。。。）
  • 广告（文字链，banner）
  • 图片
  • 引用(博客，论坛)，
  • 版权说明等等
• 语义信息
• • 文章类型：综述/细节，新闻，科技与研究，个人，特种文件链接
  • 地域信息
  • 行业信息
• 语种信息

网页的自有信息 － 相关性设计

• 切词一致性与准确性
• • 正文内容的歧义消解，未登录词识别
  • 查询词切分和正文切分的一致性问题处理
• 文本特征提取与权重指定
• • 标题的准确性
  • • 标题提取规则：URL，标题等
    • 实际标题
  • 标题的真实性
  • • 标题长度截取
    • 标题验证去除人工错误
    • 标题作弊判别
    • 无正文的标题处理
  • 正文的准确性
  • • 广告文字
    • 网页模板文字
    • iframe处理
    • js 内容处理
  • 正文的真实性
  • • 语义tag的引入
    • 特征tag的权重和调整
  • 文章长度的调整系数
  • • 对超长文章的修正
    • DOC,PPT,PDF处理

网页的自有信息 － 相关性设计

• 结构信息提取与处理
• • 首页和频道首页的识别和标记，将使用网站PR
  • 导航区的统计，识别和标记
    
    用于首页识别，链接将不参与PR及外部锚文本的计算
  • 网站附属页的统计，识别和标记
    
    赋予网站相关的PR, 链接将不参与PR及外部锚文本的计算
  • 广告链接的统计，识别和标记，将不参与PR及外部锚文本的计算
• 内容分析
• • 通过特征统计结合手工方式进行网站分类
  • 文章类型信息：新闻页的特殊标记
  • 地域信息
  • 行业及其他分类信息
  • 中英文比例调整

网页的附属信息（属性）

• 网页本身的附属信息
• • URL：长度与级数，动态与静态
  • 产生时间
  • 网页文件大小
  • 可连接程度
  • • 连通率
    • 死链情况
• 内容的稳定性：
• • 更新周期
  • 生命周期
• 所属域名及网站特性
• • 类别
  • 权威性
• 网页由环境所产生的附属信息
• • 在网站内的重要性：首页，频道，外部被链接数量
  • 全局权威性：被别人的认可程度
  • 时效性：距今时间
  • 真实性：实际内容信息与文本和附属信息的吻合度
  • 重复性：与其他网页内容的重合度
  • 信息内容和质量：别人对内容的认可程度
  • • 用户的评价
    • 深度和广度

网页的附属信息－相关性处理

• 时间信息参与排序
• • 新闻页的倒排： 强影响
  • 网页的时间因素：弱影响
  • 不影响首页和频道首页
• 连通率与更新率参与排序
• • 弱连通的减权
  • 死链的减权
  • 更新频度参与减权
• 网站特性
• • 网站分类与检索词的吻合提高相关性
  • 网站真实性参与相关性计算:
  • • 作弊连接网站的黑名单（Link Farm）
    • TrickRank
• 网站重要性：
• • 网站DR（Domain Rank）
  • Block PR
• 计算站内PR，网站分别计算
• 计算站外PR，不考虑站内链接
• 排重和保留
• • 镜像列表： PR和外部锚文本的传递
  • 首页排重规则
  • 内容排重规则
  • 跳转的类型和规则: PR和外部锚文本的传递
• 外部锚文本的真实性
• • 链接交换网站黑名单
  • 正文验证去躁

相关性的计算框架

• 主要设计模式
• • 有公式-相关性排序
  • 无公式人工神经网络（MLR）
• 针对检索词和用户信息需求综合分析确定策略
• 人工和程序结合提高网页自有信息的提取和处理能力
• 提高锚文本包含的词质量，防止作弊
• PR，DR，TR结合，提高网页权威性判定质量，保证首页，索引页靠前
• 增加网页附属信息参与排序
• 增加各因素之间的交叉验证
• 对部分高频词做手工调整（homony）

相关性排序的周边技术

• 下载
• 正文分析
• 切词
• 手工与程序分类
• PR，DR，TR计算
• 锚文本词处理
• 遗传算法训练排序因子

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