Web搜索引擎通常设计为包含多个搜索结果页面，并且使用临时查询进行探索性搜索的搜索用户可能会访问多个result.pages。 此类查询的网页排名应考虑原始查询以外的其他信息，例如，用户单击以前的结果页面。 利用这种信息的现有方法通常涉及相关性反馈，该相关性信息使用反馈信息来探索用户的意图。 然而，由于反馈机制的局限性，难以将现有的相关反馈技术应用于最新的学习以对模型进行排名。 在本文中，我们提出了一种新颖的用于多页面搜索的学习排名模型，该模型可以自然地利用用户的反馈来改善下一个结果页面的排名。