Нейросети в задачах поиска и ранжирования информации

Нейросети в задачах поиска и ранжирования информации

В последние годы нейросети стали широко применяться в задачах поиска и ранжирования информации. Это связано с тем, что они позволяют значительно повысить качество поиска и релевантность выдаваемых результатов.

Применение нейросетей в поисковых системах

Основные задачи, которые решают нейросети в поисковых системах:

• Ранжирование результатов поиска по релевантности
• Понимание контекста и семантики запроса
• Предиктивная расстановка результатов поиска

Например, при запросе Москва нейросеть может определить, что пользователю нужна информация о столице России, а не о каком-то другом городе или объекте с таким названием. Это позволяет выдавать более релевантные результаты.

Ранжирование результатов поиска

Для ранжирования результатов поиска нейросети анализируют множество факторов:

• Соответствие запросу по ключевым словам
• Популярность и авторитетность сайта
• Свежесть информации
• Предыдущее поведение пользователя

На основе этих данных формируется релевантность каждой web-страницы, и результаты выдаются в порядке убывания релевантности.

Применение нейросетей для персонализации результатов поиска

Благодаря анализу поведения пользователя нейросети могут выдавать персонализированные результаты поиска:

• Учитывать предыдущие запросы и клики пользователя
• Анализировать геолокацию и персональные данные
• Выявлять постоянные интересы и предпочтения пользователя

Например, при поиске слова кафе для пользователя в Москве будут выданы заведения рядом с ним, а для пользователя в Санкт-Петербурге — кафе в его городе.

Архитектура нейросетей для поиска

Чаще всего применяются convolutional и recurrent нейронные сети. Они хорошо подходят для анализа текстов и последовательностей.

Типичная архитектура:

• Входной слой обрабатывает запрос и web-страницу
• Сверточные слои извлекают признаки из текста с помощью фильтров
• Рекуррентные слои анализируют последовательности слов
• Полносвязные слои комбинируют признаки и выдают результат — оценку релевантности

На этапе обучения нейросеть настраивается на обучающей выборке запросов и документов с релевантными ответами.

Применение нейросетей для ранжирования в ecommerce

Нейросети также активно применяются для ранжирования товаров в интернет-магазинах и сервисах ecommerce. Основные задачи:

• Ранжирование товаров в результатах поиска
• Рекомендации товаров на сайте магазина
• Персонализированные рекомендации для каждого пользователя

Для этих задач данные о пользователе (история поиска, клики, покупки) сочетаются с характеристиками товаров. На основе этих данных нейросеть предсказывает релевантность и вероятность покупки.

Ранжирование товаров по релевантности запросу

При поиске товаров нейросеть анализирует:

• Соответствие описания и характеристик товара запросу
• Популярность товара (количество просмотров, отзывов, продаж)
• Свежесть товара — как давно добавлен в каталог

На основе этих сигналов рассчитывается релевантность и товары выдаются в порядке ее убывания.

Персонализированные рекомендации товаров

Для каждого пользователя используются:

• Данные о просмотренных и купленных товарах
• Данные корзины и избранного
• Демографические данные

На основе этих данных строится персональный профиль интересов, который затем используется для подбора рекомендаций.

Вопросы и ответы

Вопрос: Какие типы нейронных сетей чаще всего используются для поиска и ранжирования?

Ответ: Чаще всего используются сверточные (convolutional neural networks) и рекуррентные (recurrent neural networks) нейросети. Они хорошо подходят для анализа текстов и последовательностей.

Вопрос: Как происходит обучение нейросетей для поиска?

Ответ: На этапе обучения нейросети предоставляются примеры запросов и релевантных документов из выборки. Нейросеть учится ранжировать документы по релевантности запросу так, чтобы релевантные документы получали более высокий ранг.

Вопрос: Какие данные используются при ранжировании товаров в ecommerce?

Ответ: Используются данные о товарах (характеристики, описания, отзывы), данные о пользователе (поиск, просмотры, покупки) и общие данные (популярность товаров, свежесть).