In this way, each page is associate

In this way, each page is associated with a set of term data (query terms and/or tag terms) and a set of usage data (the selection, tag, share, and voting count). The term data is represented as a Lucene (lucene.apache.org) index table, with each page indexed under its associated query and tag terms, and provides the basis for retrieving and ranking promotion candidates. The usage data provides an additional source of evidence that can be used to filter results and to generate a final set of recommendations. At search time, a set of recommendations is produced in a number of stages: relevant results are retrieved and ranked from the Lucene stak index; these promotion candidates are filtered based on an evidence model to eliminate noisy recommendations; and the remaining results are added to the Google resultlist according to a set of recommendation rules.

Briefly, there are two types of promotion candidates: primary promotions are results that come from the active stak St ; whereas secondary promotions come from other staks in the searcher’s stak-list. To generate these promotion candidates, the HeyStaks server uses the current query qt as a probe into each stak index, Si, to identify a set of relevant stak pages P(Si,qt ). Each candidate page, p, is scored using Lucene’s TF.IDF retrieval function as per 18.5, which serves as the basis for an initial recommendation ranking.

Results (Thai) 1:

ด้วยวิธีนี้ แต่ละหน้าจะเชื่อมโยงกับชุดของข้อมูลระยะ (สอบถามเงื่อนไขหรือเงื่อนไขแท็ก) และชุดของข้อมูลการใช้งาน (เลือก แท็ก หุ้น และตรวจนับคะแนน) ข้อมูลระยะเวลาจะแสดงเป็นตารางดัชนี Lucene (lucene.apache.org) กับหน้าแต่ละดัชนีของแบบสอบถามที่เกี่ยวข้องและเงื่อนไขแท็ก และข้อมูลพื้นฐานสำหรับการดึงข้อมูล และจัดอันดับผู้สมัครโปรโมชั่น ข้อมูลการใช้งานให้เป็นแหล่งเพิ่มเติมของหลักฐานที่สามารถใช้ เพื่อกรองผลลัพธ์ และ การสร้างชุดสุดท้ายของคำแนะนำ เวลาค้นหา ผลิตชุดของคำแนะนำในขั้นตอน: ดึง และการจัดอันดับจากดัชนี stak Lucene ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง โปรโมชั่นเหล่านี้ผู้สมัครจะถูกกรองตามแบบจำลองหลักฐานเพื่อกำจัดคำแนะนำคะ และมีเพิ่มผลลัพธ์ที่เหลือ resultlist Google ตามชุดของกฎที่แนะนำสั้น ๆ มีสองประเภทของผู้สมัครโปรโมชั่น: โปรโมชั่นหลักคือ ผลลัพธ์ที่มาจาก stak งานเซนต์ ขณะที่โปรโมชั่นที่รองมาจาก staks อื่น ๆ ใน stak-รายชื่อของผู้ค้นหา สร้างผู้สมัครโปรโมชั่นเหล่านี้ HeyStaks เซิร์ฟเวอร์จะใช้คิวทีสอบถามปัจจุบันเป็นโพรบแบบในแต่ละดัชนี stak, Si ระบุชุดหน้าเกี่ยวข้อง stak P (ศรี คิวที) คะแนนแต่ละตัวเลือกเพจ p ใช้ของ Lucene TF IDF เรียกฟังก์ชันตาม 18.5 ซึ่งเป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการจัดอันดับคำแนะนำเบื้องต้น

Results (Thai) 2:

ด้วยวิธีนี้แต่ละหน้ามีความเกี่ยวข้องกับชุดของข้อมูลระยะ (แง่แบบสอบถามและ / หรือแง่แท็ก) และชุดของข้อมูลการใช้งาน (การเลือกแท็กร่วมกันและนับการออกเสียงลงคะแนน) ข้อมูลคำที่แสดงเป็น Lucene (lucene.apache.org) ตารางดัชนีที่มีการจัดทำดัชนีแต่ละหน้าภายใต้การค้นหาที่เกี่ยวข้องและเงื่อนไขการแท็กและให้พื้นฐานสำหรับการดึงและการจัดอันดับผู้สมัครโปรโมชั่น ข้อมูลการใช้งานให้แหล่งที่มาของหลักฐานที่สามารถนำมาใช้ในการกรองผลลัพธ์และการสร้างชุดสุดท้ายของคำแนะนำ ในขณะที่การค้นหาชุดของคำแนะนำที่ผลิตในจำนวนของขั้นตอน: ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องจะถูกดึงและการจัดอันดับจากดัชนี stak Lucene; ผู้สมัครโปรโมชั่นเหล่านี้จะถูกกรองขึ้นอยู่กับรูปแบบที่จะกำจัดหลักฐานคำแนะนำที่มีเสียงดัง; และผลที่เหลือจะมีการเพิ่ม resultlist Google ตามชุดของกฎข้อเสนอแนะ. สั้น ๆ , มีสองประเภทของผู้สมัครโปรโมชั่นโปรโมชั่นหลักคือผลที่มาจากการใช้งาน stak เซนต์; ในขณะที่โปรโมชั่นที่สองมาจาก Staks ใน stak รายชื่อของผู้ค้นหา เพื่อสร้างผู้สมัครโปรโมชั่นเหล่านี้เซิร์ฟเวอร์ HeyStaks ใช้ QT แบบสอบถามในปัจจุบันเช่นการสอบสวนในแต่ละดัชนี stak ศรีเพื่อระบุชุดของหน้าเว็บที่เกี่ยวข้อง stak P (Si, QT) ผู้สมัครแต่ละหน้าพีเป็นฝ่ายใช้ฟังก์ชันการดึง TF.IDF Lucene เป็นต่อ 18.5 ซึ่งทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการจัดอันดับคำแนะนำเบื้องต้น

Results (Thai) 3:

วิธีนี้ แต่ละหน้ามีความเกี่ยวข้องกับชุดของข้อมูลระยะยาว ( แง่ query และ / หรือแง่แท็ก ) และชุดของข้อมูล ( การเลือกใช้แท็กร่วมกันและการนับคะแนนเสียง ) ข้อมูล คําแสดงเป็นลูซีน ( ฮูจุน . Apache . org ) ตารางดัชนี , หน้าดัชนีที่เกี่ยวข้องกับแต่ละภายใต้แบบสอบถามและเงื่อนไขแท็ก และเป็นพื้นฐานสำหรับการเรียกและผู้สมัครโปรโมชั่น การจัดอันดับข้อมูลการใช้งานให้แหล่งที่มาเพิ่มเติมของหลักฐานที่สามารถใช้เพื่อกรองผลลัพธ์และการสร้างชุดสุดท้ายของข้อเสนอแนะ เวลาค้นหา ชุดของข้อเสนอแนะที่ผลิตในหลายขั้นตอน : ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องจะถูกเรียกและการจัดอันดับจากดัชนี lucene stak ; ผู้สมัครโปรโมชั่นเหล่านี้จะกรองขึ้นอยู่กับหลักฐานแบบกำจัดแนะนำเสียงดัง ;และผลลัพธ์ที่เหลือจะถูกเพิ่มไปยัง Google resultlist ตามชุดของกฎที่แนะนำ

สั้นมีสองประเภทของผู้สมัครโปรโมชั่น : โปรโมชั่นหลักผลลัพธ์ที่มาจากเซนต์ stak ปราดเปรียว ส่วนโปรโมชั่นรองมาจาก staks อื่นในรายการ stak ของค้นหา . เพื่อสร้างผู้สมัครโปรโมชั่นเหล่านี้การ heystaks เซิร์ฟเวอร์ใช้ Qt แบบสอบถามในปัจจุบันเป็นการสอบสวนในแต่ละดัชนี stak ศรี ระบุชุดของหน้าเว็บที่เกี่ยวข้อง stak P ( SI , QT ) ผู้สมัครแต่ละคนหน้า P ได้โดยใช้ลูซีนเป็น tf.idf เรียกฟังก์ชันต่อ 18.5 ซึ่งทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการจัดอันดับการแนะนำเบื้องต้น