网络检索用户行为可靠性分析

基于大规模真实网络用户的行为日志,对用户与网络搜索引擎系统的交互过程和用户决策过程展开研究.通过比较具有相关信息的用户点击和普通点击的分布,对用户点击的3类上下文背景特征进行分析,从而实现对用户点击的可靠性评估.实验结果表明,通过对用户点击的上下文背景的特征分析,能够发现用户检索行为中的思维决策过程,并进而对用户点击的可靠性进行有效的评估.     

网络检索用户行为可靠性分析

基于大规模真实网络用户的行为日志,对用户与网络搜索引擎系统的交互过程和用户决策过程展开研 究.通过比较具有相关信息的用户点击和普通点击的分布,对用户点击的3 类上下文背景特征进行分析,从而实现对 用户点击的可靠性评估.实验结果表明,通过对用户点击的上下文背景的特征分析,能够发现用户检索行为中的思维 决策过程,并进而对用户点击的可靠性进行有效的评估.     

基于群体智慧的Web访问日志会话主题识别研究

Web访问日志中的会话(session)是指特定用户在一定时间范围内的访问行为的连续序列。会话主题(topic)是指会话中具有相同用户意图的部分。从会话中进一步识别出能体现用户意图的处理单元(topic)是进行用户访问行为分析的重要基础。目前相关工作主要集中在边界识别上,无法处理用户意图交叉情况。为了解决该问题,该文重新形式化定义了session和topic的相关概念,提出最大划分的求解任务,并设计出了基于用户群体智慧的会话主题识别算法。在使用大规模真实Web访问日志的实验中,我们的算法取得了不错的效果。     

长尾查询搜索性能评价方法的研究

各大搜索引擎公司都致力于准确而快速的帮助用户找到信息目标,搜索性能评价变得非常重要,而目前尚无对长尾查询性能评价的方法。该文通过分析长尾查询结果数据,提取了长尾查询三种类型特征,并对特征进行叠加分析。进一步地针对数据集的严重不平衡问题提出两种数据平衡方法。最后提出并改进了长尾查询评价方法。在真实搜索引擎结果数据集上的实验验证了所提出的评价方法取得一定的评价效果,其中对不相关文档的评价取得较高的准确率。     

基于浏览器收藏夹的用户行为研究

网络用户可以使用浏览器收藏夹收藏网页并快速访问其中内容。基于收藏夹的用户行为研究将对用户个性化、网页质量评估、大规模网页目录构建等方面的工作具有指导意义。该文使用近27万个用户的收藏夹数据,从组织结构、收藏内容和用户兴趣三个方面对用户收藏行为进行了研究。首先,我们提出收藏夹浏览点击模型,分析了收藏夹结构特征和使用效率;其次,通过与PageRank值比较,我们发现用户倾向于收藏质量高的网络资源;最后,我们结合ODP分析了收藏夹用户的兴趣分布特点。     

基于用户日志挖掘的搜索引擎广告效果分析

随着搜索引擎市场的飞速发展,竞价排名广告以其有效、低风险、灵活等特点逐渐受到中小企业用户的青睐,成为搜索引擎稳定的收益增长点。然而竞价排名广告是否会影响用户体验,从而削弱其宣传效果并且影响用户对于搜索引擎的忠实度成为了企业及搜索引擎所担忧的问题。该文从网络用户日志中挖掘出网络用户对于广告的实际交互行为,并给出了各大搜索引擎竞价排名广告方面的统计数据。对于企业用户如何更有效地利用竞价排名广告以及搜索引擎如何平衡广告的经济效益和用户体验之间的关系都有较高的指导意义。     

基于用户意图识别的查询推荐研究

信息检索的效果很大程度上取决于用户能否输入恰当的查询来描述自身信息需求。很多查询通常简短而模糊,甚至包含噪音。查询推荐技术可以帮助用户提炼查询、准确描述信息需求。为了获得高质量的查询推荐,在大规模“查询-链接”二部图上采用随机漫步方法产生候选集合。利用摘要点击信息对候选列表进行重排序,使得体现用户意图的查询排在比较高的位置。最终采用基于学习的算法对推荐查询中可能存在的噪声进行过滤。基于真实用户行为数据的实验表明该方法取得了较好的效果。     

基于日志挖掘的搜索引擎用户行为分析

随着网络搜索用户的大规模增加,网络用户行为分析已成为网络信息检索系统进行架构分析、性能优化和系统维护的重要基石,是网络信息检索和知识挖掘的重要研究领域之一。为更好理解网络用户的搜索行为,该文基于7.56亿条真实网络用户行为日志,对用户行为进行分析和研究。我们主要考察了用户搜索行为中的查询长度、查询修改率、相关搜索点击率、首次/最后一次点击位置分布以及查询内点击数分布等信息。该文还基于不同类型的查询集合,考察用户在不同查询需求下的行为差异性。相关分析结果对搜索引擎算法优化和系统改进等都具有一定的参考意义。     

中文搜索引擎用户行为的演化分析

搜索引擎已经成为人们生活和工作中不可或缺的信息获取工具,对于互联网信息的合理、充分利用发挥着至关重要的作用。用户行为分析一直是搜索引擎提升性能的重要途径,但当前的搜索用户行为分析技术多局限在较短时间段,缺乏对长期时间内用户行为的演化分析研究。基于商业搜索引擎提供的海量规模日志数据,对2006年到2011年间中文搜索引擎用户行为的演化规律进行了分析挖掘,从中得到的结论对于进行搜索技术未来发展方向的讨论具有一定的参考价值。     

面向用户互联网访问日志的异常点击分析

随着互联网用户人数的日益增长,用户行为分析已经成为互联网技术领域重要的研究方法之一。在日志中去除异常点击,对于准确挖掘用户行为的意图和习惯十分重要。该文采用某公司提供的真实用户互联网访问日志,对日志中的连续点击,单IP多用户以及单用户多IP等可能的异常点击,从访问集中度,用户平均访问量等方面进行了分析。我们认为对于连续点击,用户行为分析研究人员可以分情况滤去多余点击或该用户所有点击,而对于单IP多用户和单用户多 IP的点击,我们建议不做处理。