Optimization of an educational search engine using learning to rank algorithms

İnternet üzerinden arama yapmak, İnternet kullanıcılarının tercih ettiği en popüler aktivitelerden birisidir. Arama motorlarının oldukça fazla kullanılması sayesinde, kullanıcıların yapmış oldukları aramaların yer aldığı bilgilerin kullanılabilmesi oldukça kolaylaşmıştır. Araştırmacılar bu bilgileri kullanarak kullanıcıların sahip oldukları arama davranışları ile ilgili faydalı sonuçlar elde etmişlerdir. Çalışmamızda, ticari olarak kullanılan eğitim amaçlı arama motoruna ait sorgu bilgilerini detaylı bir şekilde analiz ettik. Analiz sonrası aldığımız sonuçları, İnternet kullanıcılarının sahip olduğu arama davranışlarıyla karşılaştırarak aralarındaki farkları belirledik. Bu farkları da göz önünde bulundurarak eğitim alanına daha iyi uyum sağlayacak, sıralama amaçlı öğrenme algoritmalarını kullanarak bir model ortaya çıkardık. Sahip olduğumuz sorgu kümesi öğrencilere ait olduğu için, modeli oluştururken eğitim alanına has özgün özellikler kullandık. Modelin performansını karşılaştırmak adına, sahip olduğumuz sorgu kütüklerindeki orjinal sıralamayı ve bu alanda sıklıkla kullanılan modern yöntemlerle oluşturulan modeli referans olarak aldık. Sonuçlarımıza göre her iki referans modeline kıyasla sırasıyla %14 ve %11'lik bir gelişme sağladık. Bunun yanında, yapılan sorgunun türlerine göre ayrılmak kaydı ile, her bir sorgu grubu için farklı öğrenme modelleri tanımladık. Elde ettiğimiz verilere göre, sorgunun ders bilgisinin ve sorguyu soran öğrencinin sınıf bilgisinin farklı model oluştururken oldukça fayda sağladığını öğrendik. Sorgu kütük kümesinde yer alan bazı sorgular (yalnızca bir defaya mahsus sorulan sorgular) için elimizde yeteri kadar bilgi olmadığından, modelin genel performansını artırmak adına bu sorgular için özgün bir algoritma geliştirdik. Yaptığımız deneylere göre, bu özel sorgular için geliştirdiğimiz algoritma, oluşturduğumuz genel modelin performansını da artırmaktadır.