某中心在WSDM：网络规模如何使老问题焕发新生
某中心科学家兼会议联合主席Liane Lewin-Eytan和David Carmel探讨了数据上线后带来的变革。
会议背景
今年ACM网络搜索与数据挖掘会议（WSDM）的三位联合主席中有两位来自某中心语音购物部门的应用科学家。尽管因疫情原因会议转为线上举办，但他们仍对本地社区未来能主办该会议抱有期待。
领域发展趋势
David Carmel指出：“近年来，电子商务搜索的关注度显著提升。产品搜索不仅涉及购买决策，还包括产品问答、特性讨论等，这为新的应用和研究开辟了道路。”
“另一个新兴领域是健康数据。随着结构化和非结构化健康数据上线，这已成为WSDM的重要研究方向。”Liane Lewin-Eytan补充道，“特定领域与网络技术的结合催生了创新应用和服务。”
电子商务搜索的独特挑战
客户满意度评估
在电子商务环境中，传统的基于点击率的结果排序方法面临挑战：
- 用户对产品采取的行动多样化（加入购物车、实际交易等）
- 交易行为不能作为满意度的唯一指标
- 无行动不代表搜索结果不相关
语音搜索优化
语音产品搜索面临更大挑战：
- 通常只有一次展示机会，客户很少听取多个结果
- 可收集的数据仅限于客户看到的单个结果
- 数据量大幅减少，优化难度增加
技术解决方案
机器学习预测模型
研究团队通过训练机器学习模型来预测客户对未展示产品的可能反应。核心挑战在于：
- 满意度的准确定义（基于多个主观信号）
- 满意度的准确预测
用户意图识别
团队正在研究如何区分用户的娱乐性查询和 actionable 意图：
- 语音助手为用户提供了娱乐体验
- 某些情况下用户意图难以推断
会议价值
WSDM的独特之处在于每篇论文都以其对网络用户的价值为标准进行评估，这对以客户为中心的企业科学家具有特殊吸引力。
研究领域：搜索与信息检索
标签：数据挖掘、WSDM