Блог о технологиях Яндекса

Статьи на CIKM 2014 и ACM SIGSPATIAL 2014

5 ноября 2014, 17:37
На проходящей сейчас в Шанхае ведущей конференции по информационному поиску и анализу данных ACM CIKM 2014 наши исследователи Максим Жуковский и Глеб Гусев представят полную статью «Supervised Nested PageRank». Суть исследования заключалась в том, чтобы предложить новое поколение алгоритмов типа PageRank. А именно – машинно-обучаемый параметрический алгоритм расчета авторитетности узлов в сети, который умеет не только учитывать факторы узлов, но и сглаживать эти факторы значениями факторов-соседей.

Также на CIKM мы представляем три статьи, ставших результатом взаимодействия Яндекса и Амстердамского университета, – две полных и одну укороченную.

Первая из этих статей называется «Online Exploration for Detecting Shifts in Fresh Intent». Статья написана Дамьеном Лефортье и Павлом Сердюковым (Яндекс) в соавторстве с Маартеном де Райке (Амстердам) и рассказывает про метод, позволяющий точнее определить потребность запроса в свежем контенте с помощью онлайн-экспериментов.

Вторая статья – «Multileaved Comparisons for Fast Online Evaluation», её авторы – Дамьен Лефортье (Яндекс), а также Энн Шут, Шимон Уайтсон и Маартен де Райке (Амстердам). В ней описывается онлайн-метод сравнения качества ранжирующих систем, впервые позволяющий сравнивать более двух систем одновременно.

И наконец, в постерной сессии будет представлена третья статья, «Vertical-Aware Click Model-Based Effectiveness Metrics», написанная (во время прохождения практики в Яндексе) Ильёй Марковым из Амстердамского университета в соавторстве с Вадимом Никулиным, Евгением Харитоновым и Павлом Сердюковым (Яндекс). Статья посвящена метрикам поиска, которые основаны на машинно-обучаемой пользовательской модели поведения. Данная модель учитывает нахождение вертикалей – например, колдунщиков или блоков видеорезультатов – на поисковой странице.

Кроме того, на проходящей в Далласе главной конференции по геоинформационным системам ACM SIGSPATIAL 2014 сегодня выступит наш аналитик Дмитрий Лаптев. Дмитрий представит полную статью «Parameter-Free Discovery and Recommendation of Areas-of-Interest», которую он подготовил совместно с другими сотрудниками Яндекса: Алексеем Тихоновым, Павлом Сердюковым и Глебом Гусевым. Здесь идея исследования в том, чтобы по геоданным Яндекс.Фоток построить области, интересные для пеших прогулок.
0 комментариев
Подписаться на комментарии к посту