機械学習による検索ランキング改善ガイド
技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善
真鍋 知博/社本 秀之/井関 洋平/鈴木 翔吾オライリー・ジャパンISBN 9784814400300
機械学習タグで同率28位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
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記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 検索の並び順改善を加速する道のり 企業テックブログ · 10X ·
Learning to rankに最初から取り組むべきではなく、特徴量による並べ替えなど地道な改善の積み重ねを経てこそ価値が出るという主張の裏付けとして、この本の一節を引用している。引用では、特徴量による並べ替えの段階を飛ばさず踏むことで少ない工数で検索が改善でき、特徴量も後の機械学習で活きると述べられている。
この本について
検索ランキングを機械学習で改善する際、Learning to Rankへ最初から進むのではなく、特徴量を使った並べ替えを重ねてから導入する方法を扱う。段階を踏むことで、少ない工数で検索結果を改善でき、改善に使った特徴量は後の機械学習モデルにも活用できる。検索ランキングモデルの導入と改善を、技術解説とハンズオンを通じて学ぶ構成である。
紹介記事と書誌情報をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。