低频查询的用户行为分析和类别研究

被引：9

作者：

姚婷

张敏

刘奕群

马少平

茹立云

机构：

[1] 智能技术与系统国家重点实验室

[2] 清华大学计算机科学与技术系

来源：

计算机研究与发展 | 2012年 / 49卷 / 11期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

低频查询; 用户行为; 日志分析; 特征分析; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

低频查询是用户提交查询频次非常低的查询.它们占了搜索引擎独立查询的很大比例且对用户体验影响巨大,但由于数据稀疏性,现有的搜索引擎用户行为分析及相关研究中对低频查询涉及很少.结合前人的相关工作,使用商业搜索引擎的大规模用户日志,在会话级别上进行低频查询的用户行为分析以及类别研究.基于目标查询行为、后续相关查询行为、整体会话行为3个方面的12个特征进行了低频查询的用户行为特征分析,首次提出了低频查询类别分析框架,并进一步使用改进的AdaBoost算法对低频查询会话进行分类.实验对2000个随机的低频查询会话样例进行分类,AUC值达到了83%以上.低频查询的用户行为分析和类别研究,将为搜索引擎用户行为分析等网络检索研究提供重要基础.

引用

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页数：8