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一、学科类型：计算机科学，信息检索与机器学习领域
研究概述 本文探讨了在学习排序中消除搜索意图偏差的方法。通过分析搜索查询与文档之间的语义关系，提出了基于Wikipedia概念加权向量的文本意义表示方法，以减少搜索意图对排序结果的影响。
二、研究要点
（1）提出了在学习排序中消除搜索意图偏差的重要性，并指出这是提升信息检索性能的关键。
（2）引入基于Wikipedia的语义解释方法，通过计算查询和文档中相关概念的加权向量来表示文本的意义。
（3）分析了搜索意图偏差对排序结果的影响，并讨论了如何通过优化模型来减少这种偏差。
（4）提出了一种智能元搜索引擎系统，该系统基于代理模型，能够集成多种搜索技术，以提高搜索的准确性和效率。
三、摘抄要点
1.”Click-through data has proven to be a valuable resource for improving search-ranking quality.”
点击数据已被证明是提高搜索排名质量的宝贵资源。这句话强调了点击数据在改善搜索引擎排名中的重要性。
2.”none of the models can explain the intent (e.g., observation that users with different search informational, navigational, etc.) have different click behaviors.”
没有模型能够解释不同搜索意图（例如信息性、导航性等）的用户具有不同的点击行为。这句话指出了现有模型在解释用户点击行为上的不足。
3.”we propose a search intent bias hypothesis that can be applied to most existing click models to learn unbiased relevance.”
我们提出了一个搜索意图偏差假设，可以应用于大多数现有的点击模型以学习无偏的相关性。这句话概述了文章提出的新假设，旨在改进现有模型。
4.”Learning to rank (LTR) is an important approach to creating ranking models in information retrieval…”
学习排名（LTR）是信息检索中创建排名模型的重要方法… 这句话介绍了LTR在信息检索中的作用。
5.”We thus propose search intent bias to explain how user clicks are affected by search intent in addition to relevance and position bias.”
我们因此提出搜索意图偏差来解释用户点击是如何除了相关性和位置偏差之外还受到搜索意图的影响。这句话阐述了搜索意图偏差是如何影响用户点击的。
6.”We argue that users with different search intents may have different click behaviors, and this bias should be modeled by characterizing search intent diversity.”
我们认为不同搜索意图的用户可能有不同的点击行为，这种偏差应该通过表征搜索意图的多样性来建模。这句话强调了建模搜索意图多样性的重要性。
7.”We randomly extract a group of queries for each of the three from click logs collected from two commercial search engines: AOL and Sogou.”
我们从两个商业搜索引擎AOL和Sogou收集的点击日志中随机提取了三类查询的一组。这句话描述了实验数据的来源。
