来自结果页面的用户反馈

[jsarmin]

她成功的地方（Frédéric Dubut 谈到了强化学习）。

发生故障的地方（导致机器进行调整）。

大部分纠正数据都基于以下形式的用户反馈：

人类评判者（相当于谷歌的质量评估员——Frédéric Dubut 在此处对此进行了讨论）。

满意度调查。


Ali Alvi 认为这些回报是评判机器的基础，也是评判团队本身的基础。

算法背后团队的主要职责是创建可靠的算法，生成能够建立用户对搜索引擎信任的结果。

与任何其他企业一样，他们的商业模式基于客户满意度。与其他葡萄牙电子邮件列表任何企业一样，他们有充分的动力利用客户反馈来改进他们的产品。

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从指标而不是排名因素的角度来思考
由于机器学习主导着排名过程，因此关键问题不是“因素是什么？”，而是“指标是什么？”。

目前排名的计算几乎完全依赖于神经网络的自主运作。