Site2Vec – это техника машинного обучения, предназначенная для изучения латентных представлений веб-сайтов, также известных какэмбеддинги. Эта техника, вдохновленная знаменитым алгоритмом word2vec, использует информацию о поведении пользователей на сайте для создания векторов фиксированной длины, которые отражают семантическое значение и взаимосвязь между различными сайтами.
Сбор данных о сеансах.Прежде всего, собираются данные о сеансах пользователей на веб-сайте. Сеанс – это последовательность посещенных страниц одним пользователем в течение определенного периода времени.
Создание графа сеансов.Собранные данные о сеансах используются для построения ориентированного графа, где узлы представляют веб-сайты, а ребра – переходы между ними во время сеанса пользователя. Вес ребра может отражать частоту переходов между двумя сайтами.
Обучение модели.Используя граф сеансов, алгоритм, подобный word2vec (например, Skip-gram или CBOW), обучается предсказывать вероятность посещения сайта-соседа, учитывая текущий сайт. В процессе обучения модель изучает эмбеддинги сайтов, которые фиксируют семантические связи между ними.
Google векторизует страницы и сайты и сравнивает встраивания страниц с встраиваниями сайтов, чтобы увидеть, насколько страница не соответствует теме. Метрика SiteFocusScore фиксирует, насколько сайт придерживается одной темы. Радиус сайта фиксирует, насколько далеко страница выходит за рамки основной темы на основе векторов site2vec, сгенерированных для сайта.
Преимущества
Улавливание семантической близости. Site2Vec позволяет определить, насколько сайты похожи друг на друга с точки зрения контента или интересов пользователей, даже если они не имеют прямых ссылок.
Решение проблемы разреженности данных. Традиционные методы, основанные на контенте или совместной фильтрации, часто сталкиваются с проблемой разреженности данных. Site2Vec преодолевает эту проблему, используя информацию о поведении пользователей.
Широкий спектр приложений. Site2Vec находит применение в различных задачах, таких как:
Персонализация поиска. Предложение пользователям похожих или релевантных сайтов на основе их истории просмотров.
Классификация веб-сайтов. Автоматическое определение категории или тематики веб-сайта.
Обнаружение аномалий. Выявление подозрительных сайтов или паттернов поведения пользователей.
Таргетинг в рекламных системах. Отображение рекламы на сайтах, релевантных интересам пользователей.
Ограничения
Холодный старт.Для новых сайтов с ограниченным количеством данных о сеансах обучение эмбеддингов может быть затруднено.
Смещение выборки.Данные о сеансах могут быть смещены в сторону популярных сайтов, что влияет на качество эмбеддингов.
Интерпретируемость.Хотя Site2Vec позволяет получать эффективные эмбеддинги, интерпретировать полученные векторы и объяснить, почему сайты считаются похожими, может быть сложно.
Site2Vec – мощная техника для изучения латентных представлений веб-сайтов на основе поведения пользователей. Эта техника находит применение в различных задачах, связанных с анализом и обработкой информации о веб-сайтах. Несмотря на некоторые ограничения, Site2Vec открывает новые возможности для понимания и использования взаимосвязей между веб-сайтами.
