Lernen, für bessere Suchergebnisse zu ranken

Learning to Rank (LTR) ist eine Technik des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Suchergebnisse auf der Grundlage des Nutzerverhaltens. Bei komplexen Abfragen, Datensätzen oder Benutzerverhalten reichen Suchalgorithmen wie BM25 oder TF-IDF manchmal nicht aus, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Die Verwendung von LTR in Solr ist eine leistungsstarke Methode zur Verbesserung der Suchergebnisse.

Sehen Sie sich dieses aufgezeichnete Webinar an, um die Learning to Rank-Funktion von Solr kennenzulernen. Anhand eines typischen Datensatzes zeigen wir, wie LTR die Ergebnisse erheblich verbessern kann. Wir zeigen Ihnen auch, wie die Anwendung von maschinellem Lernen (ML) und KI-Techniken mit LTR zu noch besseren Ergebnissen führen kann.

In diesem Webinar erfahren Sie mehr:

• Wie man Learning to Rank in Solr verwendet
• Tipps zur Bereitstellung besserer Suchergebnisse mit LTR
• Wie man LTR mit ML-Techniken kombiniert, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen

Zusätzliche Ressourcen

• Holen Sie sich die Schritt-für-Schritt-Anleitung für Learning To Rank
• Sehen Sie sich die Folien der Präsentation an