什麼是點擊模型？
當您學習點擊模型的入門知識時，請記住點擊、追蹤和滿意度的概念。這是點擊模型試圖理解的三個重要屬性。我將在本文後面詳細討論它們。
現在，讓我們從一個簡單的定義開始。點擊模型是搜尋 馬來西亞 電話號碼庫
使用者行為的預測機率資料模型，旨在透過分析歷史資料來預測未來的使用者模式。因此，要建立點擊模型，您需要檢查過去的資料以確定未來發生某些模式的可能性。但由於沒有人能夠 100% 確定預測未來，這些模型只能著眼於某些事件發生的機率。
SERP 的基本點擊模型旨在了解所呈現的每個連結的檢查過程，並了解頁面上其他元素（例如位置、廣告和其他功能）的偏差。現代搜尋工程師的目標是以可移植、統一的方式描述點擊模型，然後能夠將它們相互關聯並在整合方法中使用它們。
點選模型如何運作？
點擊模型可協助搜尋引擎進行相關性估計值－從龐大的語料庫中檢索相關的 URL。以下是百度的 Chao Wang 等人的基本概述：建立點擊模型：從想法到實踐。
點擊模型有助於了解使用者、確定文件相關性和評估搜尋。 #Google 搜尋 #SEO
點擊發推文
作者在論文中解釋了「大多數現有的點擊模型是如何在機率圖形模型的框架內建立的。在這些模型中，通常使用一組變數對特定查詢的每個搜尋結果進行建模。這些變數包括：
可觀察的點擊操作
使用者檢查
結果相關性
使用者滿意度（查看結果後）
每個模型都會根據不同的使用者行為假設建立一個結構來表示變數如何相互關聯。建立模型後，它會在大量點擊日誌上進行訓練，之後可用於「預測結果的點擊機率或根據推斷的相關性對搜尋結果清單進行重新排名」。
本文提出了兩種模型。第一個是垂直感知點擊模型（VCM），它解決了垂直結果與普通結果結合時的行為偏差問題。這些偏見包括：
檢查垂直結果的偏差（尤其是具有多媒體組件的結果）
對垂直結果的結果清單的信任偏差
增加重新造訪垂直結果的可能性
第二種模型解決了大多數現有點擊模型中的偏見——他們認為使用者在檢查搜尋結果時遵循線性自上而下的方法。事實上，許多研究揭示了大量的非順序瀏覽（檢查和點擊）。
點擊建模的整合方法
到目前為止，我們已經研究了相對簡單且單一的點擊預測模型。以下是來自 Danial Bakhtiarvand 和 Saeed Farzi 天才思想的整合方法範例 -用於 Web 文件排名的整合點擊模型。
在本例中，他們同時使用三個模組來預測使用者對 SERP 的點擊：
確定點擊行為的機率圖形模型
時間序列深度神經點擊模型來預測使用者對文件的點擊
SimRank 演算法用於預測文件-查詢關係圖中的相似性
模組的輸出被輸入多層感知器 (MLP) 分類器，該分類器進而預測使用者點擊文件的可能性。這種方法的優點是使用多個模型更加穩健。它消除了使用單一模型方法可能產生的任何偏差。
以下是Saeed Farzi 的更多內容， 因為他太棒了。如果您需要繞道，請務必查看查詢自動完成和建議審核。
