Para un modelo por pares, normalmente genera pares a partir de clics. Específicamente, si un usuario hace clic en el resultado en el rango k> 1, usted genera el ejemplo de entrenamiento de que el resultado en la posición k es mejor que el resultado en la posición k-1. Hay más matices, pero espero que entiendas la idea general.
Tal vez se pregunte cómo entrena un sistema de este tipo antes de construirlo. Podrías usar juicios humanos explícitos. Pero el enfoque típico es recopilar datos de entrenamiento de los clics en un sistema sintonizado a mano (es decir, no aprendido por la máquina) que es lo suficientemente bueno como para ponerlo frente a sus usuarios mientras genera y registra los vectores de características para completar sus datos de entrenamiento.
Y los matices importan. Cualquier función aprendida de los clics estará sujeta a sesgos de presentación. Los clics no son señales perfectas de relevancia. Y la suposición de que hacer clic en un resultado implica preferencia por él sobre el resultado anterior es solo un modelo.
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No obstante, la clasificación de aprendizaje automático ha tenido mucho éxito en la práctica.
