学习驱动的亲和力排名提升搜索多样性：理论与实验

在现代搜索引擎中，搜索多样化（Search Diversification）是一项关键特性，尤其是在面对模糊查询和过多冗余结果时。传统的方法虽然可以减少检索结果的信息冗余，但往往忽视了主题覆盖率（Topic Coverage）的优化。针对这一问题，亲和力排名（Affinity Ranking）模型应运而生，它的目标是平衡主题覆盖与信息冗余之间的关系。然而，原始的亲和力排名模型并未集成学习算法进行参数调优，这在一定程度上限制了其性能提升潜力。 为了进一步增强亲和力排名在多样性搜索中的表现，我们提出了一个基于学习到排名（Learning-to-Rank）框架的学习方法。我们的研究主要集中在以下几个方面： 1. 理论基础：我们首先对已有的多样性搜索策略进行了深入分析，理解了它们在减少冗余和优化主题覆盖率方面的局限性。然后，我们借鉴了亲和力排名模型的核心原理，即在保证信息多样性的同时最大化主题覆盖。 2. 学习模型设计：我们构建了一个学习模型，它不仅仅依赖于传统的功能表示，而是通过一系列形式化的函数来综合考虑主题覆盖率和信息冗余的优化。这使得模型能够动态适应不同的查询情境，提供更精准的排序结果。 3. 算法改进：我们将著名的LambdaMART学习排名算法作为基础，对其进行扩展和优化，以便更好地捕捉多样性指标。LambdaMART以其高效性和准确性著称，我们的改进旨在增强其在处理多样性的复杂性上的能力。 4. 实证验证：我们的方法在TREC分集轨道上进行了严格的对比实验，结果显示，与现有的亲和力排名模型相比，我们的学习方法显著提升了搜索的多样性性能。实验结果证实了我们的学习策略在实际应用中的有效性。 我们提出的基于学习到排名的学习方法为亲和力排名模型注入了新的活力，通过结合学习算法和主题覆盖率优化，有效地提高了搜索结果的多样性和用户满意度。这项工作对于推动搜索引擎技术的不断进步，特别是在处理模糊查询和冗余信息方面，具有重要的理论价值和实践意义。