Sí, podemos entrenar un modelo de aprendizaje para clasificar con datos de clics, por ejemplo, Exploración activa para clasificaciones de aprendizaje a partir de datos de clics
Sin embargo, debe prestar atención al clic falso positivo (es decir, clics irrelevantes pero frecuentes), por ejemplo, clics de retroceso rápido (es decir, clic con tiempo de permanencia inferior a 30 segundos). Además, debe tener en cuenta el sesgo de clasificación en los datos de clic (por ejemplo, los usuarios tienden a hacer clic más en el documento de mayor rango)
También podemos utilizar datos de clic para crear perfiles de usuario utilizando el contenido del documento en el que se hizo clic; y luego entrenar el modelo de aprendizaje para clasificar usando los perfiles (es decir, Personalización), por ejemplo, Mejorar la personalización de búsqueda con formación dinámica de grupos; Perfiles de usuario de tema latente temporal para la personalización de búsqueda
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