要优化投票模型，提升搜索结果与用户投票数据的相关性，可以参考Marios Michailid在2014年KDD Cup上的方法。他对所有结果文件计算Pearson系数，选取相关性小的模型结果进行投票，从而提升了分数。

在模型融合方面，多种投票方法可以应用，包括绝对多数投票、相对多数投票和加权投票。关键在于Base Model之间的相关性要尽可能小，这样可以有效提升投票结果的准确性。

对于树结构的搜索，相比针对单个路径轨迹的精炼迭代，更为常见。提升树是一种加法模型，学习算法为前向分布算法时的算法。

在搜索引擎优化中，内容与网站关键词的相关性至关重要。网站内部链接即内链也存在投票机制，不同之处在于外链的投票来源于外部网站的权值传递，关键在于集合权重；而内部投票在于网站“推举”权重页面，目的是更好的为用户服务，从而参与到搜索引擎排名中去。

搜索引擎的投票原理涉及布尔模型、向量空间模型、BIM/BM25/BM25F等逐步优化的方法，以及统计语言模型和机器学习模型。这些模型考虑更多概率和复杂数据维度，适用于大型搜索引擎。

搜索引擎用户在与搜索引擎的交互过程中反映出的隐性反馈信息是搜索引擎用来改进结果排序的重要影响因素。通过分析用户历史搜索行为、点击记录、浏览时长以及社交网络数据等多源信息，可以显著提升搜索结果的相关性。

综上所述，优化投票模型的关键在于选择相关性小的Base Model进行投票，结合多种投票方法，并利用用户行为数据等多源信息提升搜索结果的相关性。这样可以有效优化投票模型，提升搜索结果与用户投票数据的相关性。