Enhancing Mobile "How-to" Queries with Automated Search Results Verification and Reranking

本文介绍了一种新方法，通过自动搜索结果验证和重新排序来提高在线技术支持搜索结果的准确性和相关性。许多人使用搜索引擎寻找解决计算机或移动设备问题的在线指南。用户经常遇到从搜索结果中识别有效解决方案的挑战，往往浪费时间尝试看似相关但无法解决实际问题的无效解决方案。本文的创新点在于，以针对设备执行的"How-to"查询为起点，我们开发了第一个解决方案，允许AI代理在受控的Android环境中解释和执行搜索结果中的逐步说明。我们进一步将代理的发现集成到重新排序机制中，根据测试解决方案的成功指标对搜索结果进行排序。本文详细介绍了我们解决方案的架构以及通过一系列跨越各种应用领域的测试对系统进行的全面评估。结果表明，在排名前几位的结果的质量和可靠性方面有了显著的改进。我们的研究结果表明，在如何优化在线技术支持帮助的搜索引擎排名方面，提供了一种可扩展和自动化的解决方案，从而解决了寻找有效和可靠的在线帮助的普遍挑战。

改进在线技术支持搜索结果的准确性和相关性，通过自动化搜索结果验证和重新排序。

开发了一种AI代理，可以在受控的Android环境中解释和执行搜索结果中的逐步指令，并将代理的发现集成到重新排序机制中，根据测试解决方案的成功指标对搜索结果进行排序。

论文详细介绍了我们解决方案的架构和通过一系列测试在各种应用领域中对系统的全面评估。结果表明，在排名靠前的结果的质量和可靠性方面有了显著的改进。

最近的相关研究包括：《基于深度学习的搜索结果重排序方法》、《基于用户反馈的技术支持搜索结果排序方法》、《基于知识图谱的技术支持搜索结果推荐方法》等。