Lernen zu ranken

Die Verbesserung der Suchrelevanz ist schwierig.

Learning to Rank (LTR) ist eine wichtige und leistungsstarke Technik, die überwachtes maschinelles Lernen einsetzt, um das Problem der Suchrelevanz zu lösen. Ein LTR-Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um Relevanzfaktoren automatisch abzustimmen. Dies erleichtert nicht nur die mit manuellen Prozessen wie Boosts und Blocks verbundenen Schmerzen, sondern verspricht auch eine deutlich verbesserte Relevanz durch den Einsatz modernster Modellierungstechniken. In diesem Leitfaden wird die Leistungsfähigkeit der Fusion-Plattform durch die Kombination von LTR mit aus Signalen abgeleiteten Erkenntnissen demonstriert.