基于用户群体行为分析的搜索引擎自动性能评价
基于大数据的用户兴趣分析技术研究
基于大数据的用户兴趣分析技术研究近年来，随着互联网的快速发展，各种类型的应用和网站不断涌现，用户的接触面越来越广，从而也孕育出了一个新的领域：大数据分析。
大数据分析的一个重要应用场景就是用户兴趣分析技术。
通过用户兴趣分析技术，我们可以了解用户的兴趣偏好，帮助企业和机构更好地推广产品和服务，提供更加个性化的服务，满足用户需求。
1. 大数据的应用价值大数据的应用价值主要体现在如下几个方面：1.1 业务发掘随着互联网应用的普及，企业、政府等机构已经开始重视大数据对于业务发掘的价值。
利用大数据技术可以发现顾客的潜在需求，预测未来趋势和市场变化，为企业的业务创新提供重要支持。
1.2 客户行为分析利用大数据分析客户的购买行为、消费习惯以及兴趣偏好等信息，客户行为分析可以帮助企业更好地掌握市场需求，调整自身产品和服务策略。
1.3 数据挖掘数据挖掘可以帮助企业把握市场动态、优化用户体验和分析竞争对手。
通过挖掘数据建立精细化模型，企业可以预测顾客购买行为和客户满意度。
2. 大数据的应用场景用户兴趣分析技术是大数据的重要应用场景，基于大数据的用户兴趣分析技术主要运用于如下几个方面：2.1 搜索引擎基于大数据的用户兴趣分析技术可以帮助搜索引擎更好地理解用户搜索行为，推荐更加相关的搜索结果与广告，提升用户体验和搜索效果。
2.2 电子商务大型的电子商务平台可以创建个性化的用户画像，分析用户的购物行为、品味以及偏好，通过个性化的商品推荐，提高用户粘性和消费满意度。
2.3 社交网络平台利用大数据分析技术，社交网络平台可以根据用户的兴趣、年龄、性别等信息，为用户推荐热门话题、关注的用户群体和内容推荐，增加平台的活跃度和用户互动。
3. 大数据的运用技术用户兴趣分析技术需要运用到的大数据运用技术有：3.1 数据收集数据收集是大数据技术的第一步，需要获取大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据，并将其存储到数据仓库中。
3.2 数据清洗在数据收集之后，需要进行数据的清洗、排重等处理，去除杂乱数据，从而提高数据的准确性和可信度。
利用用户行为分析改善搜索引擎结果(一)
搜索引擎是我们日常生活中不可或缺的工具，通过输入关键词可以迅速找到我们想要的信息。
然而，随着互联网的发展，信息量大幅增加，搜索引擎的结果也变得庞大而复杂。
在这样的背景下，利用用户行为分析来改善搜索引擎结果成为了一种重要而有效的方法。
首先，用户行为分析可以通过收集和分析用户的搜索习惯来改善搜索引擎结果的准确性。
通过了解用户经常搜索的内容和关键词，搜索引擎可以根据用户的兴趣和需求，提供更相关和精准的搜索结果。
例如，当一个用户经常搜索关于音乐的信息时，搜索引擎可以根据他的行为数据，将音乐相关的结果排在前面，从而提高搜索结果的质量和效果。
其次，用户行为分析可以帮助搜索引擎根据用户的需求和目的，提供更有针对性和个性化的搜索结果。
通过分析用户的搜索历史和点击行为，搜索引擎可以了解用户的偏好和特点，从而推荐更适合的内容。
例如，当一个用户经常点击和收藏关于科技产品的页面时，搜索引擎可以根据他的偏好，向他推荐更多相关的科技产品和文章。
此外，用户行为分析还可以帮助搜索引擎识别和过滤垃圾信息和虚假信息。
通过分析用户的点击率和停留时间等指标，搜索引擎可以判断出哪些网页是用户喜欢和信任的，哪些网页是虚假和低质量的。
这样一来，搜索引擎就可以将更可靠和有用的信息排在前面，提高搜索结果的可信度和可用性。
除了以上的好处之外，利用用户行为分析改善搜索引擎结果还可以提高用户体验和满意度。
当用户能够得到更相关、个性化和可信的搜索结果时，他们会更容易找到所需的信息，节省时间和精力。
这样一来，用户对搜索引擎的满意度会大大提高，从而增加用户的使用频率和粘性。
然而，利用用户行为分析改善搜索引擎结果也面临一些挑战。
首先，隐私保护问题是一个重要而敏感的问题。
虽然用户行为数据对搜索引擎来说非常重要，但也容易引发用户隐私泄露的担忧。
因此，在利用用户行为分析的过程中，搜索引擎必须保证用户的隐私安全不受侵犯，并且尊重用户的意愿和选择。
其次，用户行为分析也需要克服数据处理和算法挑战。
网页搜索引擎中的用户行为分析
网页搜索引擎中的用户行为分析一、引言随着互联网的飞速发展，网页搜索引擎已经成为人们获取信息的主要方式。
而用户行为分析是网页搜索引擎运营中不可或缺的一环。
本文将从用户行为的定义、分类和分析方法入手，探讨网页搜索引擎中的用户行为分析，帮助网页搜索引擎运营商更好地了解用户需求，提升服务品质。
二、用户行为的定义与分类1. 用户行为的定义用户行为是指在特定环境下，用户在进行信息检索，浏览网页等活动时，所产生的一系列行为。
2. 用户行为的分类根据用户行为的不同性质和目的，可将其分为两类：常规性用户行为和特殊性用户行为。
常规性用户行为：包括点击行为、停留时间、搜索次数、搜索关键字等。
特殊性用户行为：包括购买、评价、订阅、分享、收藏等。
三、用户行为分析方法1. 用户行为的采集在进行用户行为分析之前，需要先采集用户行为数据。
采集用户行为数据的方式多种多样，可以通过Google Analytics、统计代码、日志分析等方式进行。
2. 用户行为的分析根据用户行为数据进行分析，可以帮助网页搜索引擎运营商了解用户需求，提高检索精度和用户体验。
常用的用户行为分析方法包括以下几种：（1）用户检索行为分析通过分析用户使用搜索引擎的次数、使用的关键词、搜索结果的相关性、点击率等，可以了解用户对信息的需求，进而改进搜索算法和搜索结果展示方式，提供更加精准的搜索结果。
（2）用户浏览行为分析通过分析用户对不同网页的访问次数、停留时间、是否分享、评分等，可以了解用户对不同网页的兴趣和满意程度，从而优化页面设计和内容呈现，提高用户满意度。
（3）用户交互行为分析通过分析用户在网页上的互动行为，如购物、订阅、分享、收藏等，可以了解用户需求和偏好，帮助网页搜索引擎运营商进行产品优化和市场营销。
四、用户行为分析的应用实例以Google为例，其将用户行为分析应用于以下几个方面：1. 收集用户反馈Google通过收集用户对搜索结果的评价，以了解搜索结果的质量和相关度，并进行优化。
搜索引擎检索功能的性能评价研究
搜索引擎检索功能的性能评价研究搜索引擎作为现代社会获取信息的重要工具，其检索功能的性能直接影响着用户的信息获取体验。
随着互联网信息的爆炸式增长，搜索引擎检索功能的重要性日益凸显。
本文将介绍搜索引擎检索功能的基本概念、作用及其发展现状，并综述当前的性能评价研究现状、常用指标和评价方法，最后对比不同指标或评价方法的优缺点，分析其适用场景和应用前景，并提出未来发展方向。
搜索引擎检索功能是指搜索引擎通过一定的算法和策略，从互联网海量的信息中提取出与用户输入的关键词相关的有用信息。
这些信息可以是网页、图片、视频等多种形式。
搜索引擎检索功能的主要作用是帮助用户快速、准确地找到所需信息，提高信息获取的效率和准确性。
随着互联网信息的不断增加，搜索引擎检索功能的性能也面临着越来越大的挑战。
对于搜索引擎检索功能的性能评价研究，当前常用的指标包括准确率、召回率、F1得分、平均绝对误差等。
其中，准确率是指检索到的结果中与用户输入关键词相关的比例，召回率是指所有与关键词相关的结果中被检索到的比例，F1得分是准确率和召回率的调和平均数，平均绝对误差则反映了检索结果与真实结果之间的差异。
还有一些新的评价指标，如语义匹配度、用户满意度等，但这些指标的客观性较差，主观性较强。
评价方法方面，主要有基于排序的评价方法和基于分类的评价方法。
基于排序的评价方法是根据检索结果与用户输入关键词的相关程度对结果进行排序，将排在前面的结果视为更有用的结果。
常见的基于排序的评价方法有PageRank算法、BM25算法等。
而基于分类的评价方法则是将检索结果分为与关键词相关的类别和无关的类别，通过分类准确率等指标来评价检索结果的性能。
不同指标或评价方法都有其优缺点。
准确率和召回率是经典的指标，简单易懂，但无法全面反映检索结果的性能。
F1得分则在一定程度上解决了这个问题，但仍然存在一定的局限性。
平均绝对误差指标直观易懂，但计算复杂度较高且无法反映检索结果的全局性能。
电子商务个性化搜索引擎的设计与效果评估
电子商务个性化搜索引擎的设计与效果评估引言在电子商务领域，个性化搜索引擎已成为重要的工具，它能够根据用户的个人偏好和需求，提供个性化的搜索结果。
本文将探讨电子商务个性化搜索引擎的设计原则和方法，并评估其效果。
设计原则1. 用户信息收集：个性化搜索引擎的核心在于了解用户的个人偏好和需求，因此，收集用户信息是至关重要的。
通过用户注册、浏览记录、购买历史等途径收集数据，并运用机器学习算法进行分析和建模，以便更好地理解用户。
2. 相关性排序算法：个性化搜索引擎需要根据用户的搜索关键词和个人偏好，对搜索结果进行排序。
常见的算法包括TF-IDF、PageRank和协同过滤等。
这些算法可以根据用户的历史行为和偏好，提供与其相关性最高的搜索结果。
3. 用户界面设计：个性化搜索引擎的用户界面应简洁、直观、易于使用。
搜索框和筛选条件应清晰明了，让用户能够方便地输入搜索关键词和指定搜索条件。
4. 给用户提供反馈：当用户进行搜索时，个性化搜索引擎可以通过用户实时反馈和推荐来提高搜索体验。
例如，通过关键词补全、相关搜索词推荐等方式引导用户。
5. 个人化推荐：个性化搜索引擎不仅应提供符合用户需求的搜索结果，还可以通过个人化推荐功能，向用户推荐他们可能感兴趣的商品和服务。
这可以提高用户的购物体验，并增加电商平台的销售额。
效果评估1. 搜索准确性：评估个性化搜索引擎的准确性，可以通过与用户实际需求的匹配程度来评估。
通过设计合适的测试，例如提供一系列搜索任务，然后评估搜索结果的相关性。
2. 用户满意度：调查用户对个性化搜索引擎的满意度是评估其效果的重要指标。
通过用户反馈、调查问卷等方式收集用户意见，并分析数据得出结论。
3. 点击率和转化率：分析个性化搜索引擎的点击率和转化率可以评估其商业价值。
点击率指用户点击搜索结果的比例，而转化率指用户最终购买或进行其他交互行为的比例。
4. 搜索速度：个性化搜索引擎的搜索速度也是评估其效果的重要指标之一。
基于群用户兴趣模型的搜索结果排序研究
摘
要： 为提高搜索 引擎 的查准率 ， 出了一种基 于群 用户兴趣模 型的加权全局相 关度查询排 序算法 。算法 提
综合考虑 了用户搜索意图与搜索结果的全局相关度 ， 改进 了搜 索引擎 的排 序结果 ， 为用户提供 了准确 的搜索 服务 。实验结果表明 ， 与用户意 图相关 的搜索结果能够排在最前面 ， 搜索准确率 明显提高 。
始搜索向量的相似度 ； 。 为搜 索结果文 档中特
征词 的权重 ； 为对应用户搜索兴趣 向量 中相
序算法的思路是搜索结果与用户搜索意图的全局 相关度 ， 利用结果文档向量与搜索意图向量 间的 相似性来表示相关度 ， 与用户兴趣相关 的结果 将
同特征词 的权值。 （） ３ 计算用户扩展搜索 向量 ｑ ＝｛。ｇ， ｑ， …， ｇ｝ 与 ＝｛ ｄ ， ，，的相似度。 ｄ ，：… ｄ ｝
３ 加权全局相关度查询排序算法的实现
假设用户初 始搜 索 向量为 ｑ＝｛。ｑ， ｑ，： …， ｑ ｝经过搜索意 图分析 ， ， 并经扩展后得到搜索扩 展向量 ｑ ＝｛。ｑ ， ， ｝依据搜索扩展向量 ｑ ，：… ｑ ，
者是关注度最高的兴趣点 ， 加入这部分兴趣特征
能够扩展用户兴趣点 ， 并且实时性较好 ， 信息的采 集采用文本聚类 的方法。对以上信息进行处理 ，
要提高用户使用搜索引擎查找所需信息 的准 确性 ， 建立对用户兴趣偏好进行描述的用户模型 ，
利用兴趣模型获取用户的准确搜索兴趣需求 ， 是 种行之有效 的方法 。图２ ｊ 所示为基于群体特
一
性的用户兴趣模型功能结构图。
网络扩展 搜索
０ＤＰ
知识 库
用户 临时 兴趣模 型
１ 搜索引擎体 系结构
面向高校学生的搜索引擎评价研究
面向高校学生的搜索引擎评价研究【摘要】本文针对面向高校学生的搜索引擎进行评价研究。
在介绍了该研究的背景和研究意义。
在分析了高校学生对搜索引擎的需求，调研了他们目前使用的搜索引擎情况，研究了面向高校学生的搜索引擎评价指标和评价方法。
在结论部分对研究结果进行总结，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以更好地了解高校学生对搜索引擎的需求和使用情况，为改进和优化面向高校学生的搜索引擎提供参考和指导。
【关键词】搜索引擎、高校学生、评价研究、需求分析、调研、评价指标、评价方法、结果分析、总结、展望1. 引言1.1 背景介绍当今社会，随着互联网的普及和信息化水平的不断提高，搜索引擎已成为人们获取信息的重要工具。
尤其是对于高校学生群体来说，搜索引擎更是不可或缺的利器。
在日常学习、科研、社交等方面，高校学生需要频繁使用搜索引擎来获取各种信息。
随着搜索引擎的不断发展和更新，高校学生在选择使用搜索引擎时面临着诸多困惑和挑战。
如何评价一个搜索引擎的性能和适用性成为了亟待解决的问题。
传统的搜索引擎评价方法往往难以准确反映高校学生的特殊需求和使用场景。
本研究旨在针对面向高校学生的搜索引擎，进行深入评价研究，以期为高校学生提供更好的搜索体验。
在这一背景下，本文将从面向高校学生的搜索引擎需求分析、目前高校学生使用的搜索引擎情况调研、评价指标研究、评价方法探讨以及评价结果分析等方面展开讨论，旨在为高校学生选择和使用搜索引擎提供参考和指导。
1.2 研究意义在当今信息爆炸的时代，搜索引擎作为人们获取信息的主要途径，已经成为人们日常生活中不可或缺的工具。
而对于高校学生而言，搜索引擎更是他们学习和研究的重要工具。
高校学生需要在海量的信息中准确、快速地找到自己需要的内容，因此对搜索引擎的评价研究显得尤为重要。
本文旨在对面向高校学生的搜索引擎进行评价研究，通过对学生们的需求分析、使用情况调研以及评价指标的研究和评价方法的探讨，从而为提高高校学生信息检索效率和质量提供理论支持和实践指导。
用户搜索行为分析
用户搜索行为分析搜索引擎已成为人们获取信息的重要工具之一，用户通过搜索引擎输入关键词进行搜索，以获取所需信息。
而用户的搜索行为则对搜索引擎的优化和网站的内容布局产生着重要影响。
本文将对用户搜索行为进行分析，以帮助网站和企业更好地理解用户需求，并提供相应的解决方案。
一、信息获取目的用户进行搜索的核心目的是获取信息。
搜索引擎提供给用户的结果应与其搜索意图相符，用户对结果的点击行为能够反映其需求是否得到满足。
因此，对用户搜索行为的分析需要从用户期望获取的信息角度出发。
1. 信息类型：用户搜索的内容可以分为不同的类型，如知识类、产品类、娱乐类等。
通过分析不同类型的搜索关键词，可以了解用户对不同类型信息的需求。
2. 信息来源：用户获取信息的来源多样化，包括新闻网站、社交媒体、博客等。
通过分析用户的搜索来源，可以了解用户对不同来源的信任程度，从而为信息提供者提供相应的优化建议。
二、搜索行为特征用户的搜索行为具有一定的规律和特征，通过分析这些特征可以更好地理解用户需求和行为习惯。
1. 搜索关键词长度：用户搜索关键词的长度可以反映用户需求的明确程度。
长尾关键词往往代表了具体的需求，而短关键词则可能表明用户的需求尚未明确。
2. 搜索时间分布：用户的搜索行为并非均匀分布在一天之中。
通过分析搜索时间分布，可以了解用户对不同时间段的活跃程度，从而优化内容发布时机。
3. 搜索结果点击行为：用户对搜索结果的点击行为可以反映其对结果的满意度和信息获取的效果。
通过分析用户点击行为，可以评估搜索结果的质量和相关性，并进行相应的优化。
三、搜索行为对网站优化的影响用户的搜索行为对网站的优化有着重要的影响，通过了解用户的需求和行为特征，可以对网站的内容布局、信息结构进行优化。
1. 关键词优化：通过分析用户搜索关键词，可以挖掘出更多的长尾关键词，并据此优化网站的内容和标签，提升网站在搜索结果中的曝光度。
2. 内容布局优化：根据用户搜索行为的特点，调整网站的内容布局，将更相关、更有价值的内容放置在更易被用户点击的位置上，提高用户满意度和用户留存率。
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click urli q in SEj )
in
SE
j
)
其中， j 反映不同搜索引擎在结果标注中
的重要程度
搜索引擎效果自动评价
• 例：查询“疯狂英语”
SE1
/ / /m/crazyenglish/ /crazyenglish.htm /
• 检索目标页面单一 • H(URL|Query)较低，检索系统的处理难度较低，答案
标注难度较低
– 信息事务类信息需求对应的答案标注
• 多个检索目标页面 • H(URL|Query)较高，检索系统的处理难度较高，答案
标注难度较高
搜索引擎效果自动评价
• 导航类查询的答案标注
– 结果唯一，不存在“找不全”的问题 – 搜索引擎检索性能高，点击准确度较可靠 – 能够发现用户的关注热点，如
进行标注
搜索引擎效果自动评价
• 基于用户关注程度进行查询样例自动挑选
– 频度高于100的查询：351户查询需求 – 选取热门关键词(big fat head)作为代表性样例
Query Frequency
1.0E+05
7.5E+04
5.0E+04
2.5E+04
合并后的答案标注结果
/ / /crazyenglish.htm
答案自动标注实验
• 实验数据
– 8个月查询日志(超过7亿条日志信息) – 针对其中高频导航类查询进行自动标注 – 对每个时间段抽取约5%的数据进行手工检查
• 用户点击行为差异 • 用户访问量差异 • 查询分布差异 • 搜索引擎相对重要性的差异
– 综合考虑以上因素，计算某个结果对于某个查 询的置信度
P(urli / q)
搜索引擎效果自动评价
• 合并计算结果url对于查询q的置信度
P(urli | q) P(urli | SEj , q)P(SEj | q)
• 形式：传统的信息检索评价方法在网络环境中的应 用。
• 举例：TREC VLC/Web/Terabyte track，SEWM评测等
作为信息检索研究人员，我 们的考察重点
提纲
• 研究背景 • 信息检索系统的评价方法 • 基于用户行为分析的搜索引擎性能评价 • 演示系统：搜索仪 • 结论与未来工作
搜索引擎效果自动评价
• 查询点击分布合并模型
P(urli | q) P(urli | SE j , q)P(SE j | q)
j
j
j
log(#(session of q
log(#(session of
j
in SEj )) q in SEj ))
#
(Sessions of q that # (Session of
搜索引擎效果自动评价
• 自动评价流程
搜索引擎日志
数据预处理
查询分类
导航类标注
信息类标注
搜索引擎结果抓取 性能评价指标计算与反馈
搜索引擎效果自动评价
• 按信息需求将查询样例自动分类
Yiqun Liu et al, Automatic Query Type Identification Based on Click Through Information Proceedings of the 3th Asia Information Retrieval Symposium, AIRS 2006
信息检索系统的评价方法
• 信息检索系统评价的起源（续）
– Cranfield-like evaluation methodology
• Cranfield在上世纪伍十年代末到六十年代初提出了基 于查询样例集、标准答案集和语料库的评测方案， 被称为IR评价的“grand-daddy”
• 确立了评价在信息检索研究中的核心地位
• 挑选最有利于获取信息的手段
– 对搜索引擎工程师而言：
• 算法及数据处理方式有效性的判断
– 对搜索引擎广告商而言：
• 挑选最有效的广告投放手段
研究背景
• 搜索引擎评价的考察方式
– 搜索引擎作为网络服务供应商的属性
• 形式：用户问卷调查 • 举例：CNNIC中国搜索引擎市场调查报告
– 搜索引擎作为网络信息检索工具的属性
– Gerard Salton 与 SMART 系统 – Sparck-Jones 的著作 “Information retrieval
experiment”
• 在线：/iaui/894.02/projects/irlib/
信息检索系统的评价方法
• 网络信息检索系统效果评价的现状
基于用户行为分析的性能评价
• 总体思路
– 基于Cranfield方式进行评价
• 丰富的研究经验：评价指标、查询样例选取策略等 • 便于与传统的手工标注评价方式进行比较
– 基于用户关注程度进行查询样例选取 – 基于用户行为信息进行答案自动标注
• 个体用户可能在点击过程中出现谬误 • 用户群体的点击信息则是很大程度上可靠的 • 统计用户群体的点击行为，进而对查询对应的结果
– 数据对象繁杂，标注困难
• Voorhees 估计，对一个规模为800万的文档集合进行 针对1个查询主题的相关性评判需要耗费1名标注人 员9个月的工作时间
• TREC提出pooling方法，在保证评价结果可靠性的基 础上大大减少了评判工作量
• 缺点：处理的查询数目少，针对小规模的查询集合， 仍需要耗费十余名标注人员1-2个月的工作时间
• 用户行为分析的思路值得肯定 • 缺点：改变用户检索习惯、个体用户行为不可靠等
– 我们的研究思路
• 通过对搜索引擎记录下的用户行为日志进行分析， 不额外增加用户负担。
• 使用用户群体，而不是个体的点击行为作为依据
提纲
• 研究背景 • 信息检索系统的评价方法 • 基于用户行为分析的搜索引擎性能评价 • 演示系统：搜索仪 • 结论与未来工作
j
• P(SE j | q) – 基于单搜索引擎进行答案标注的可信度 – 依据查询用户数来计算
P(SEj | q)
log(#(session of q in SEj )) log(#(session of q in SEj ))
j
搜索引擎效果自动评价
• P(urli | SE j , q)
SE4
/ / /
SE2
/ /crazyenglish.htm / /
SE3
/ /crazyenglish.htm /
– q的点击集中度最高的r即为其检索目标页面
搜索引擎效果自动评价
• 针对导航类查询的结果自动标注
– 标注算法：寻找针对q的ClickFocus值最大的r – 标注样例
查询 读写网 北京现代 NBA 南方都市报 卓越网
自动标注的URL / / / http:// / http:// /
– 提高搜索引擎评价方法的自动化程度势在必行
信息检索系统的评价方法
• 如何提高搜索引擎评价的自动化程度？
查询样例选取
标准答案标注
查询 样例集合
标准 答案集合
检索系统 查询结果
信息检索系统的评价方法
• 核心问题: 如何提高答案标注的自动化程度
– 利用伪相关反馈的方法进行结果自动标注
• 伪相关反馈的结果被认为是答案 • Soboroff et.al, 2001; Nuray et.al, 2003; Beitzel et.al., 2003 • 标注的准确程度和可靠性不高
– 全球范围内84%的互联网用户使用搜索引擎， 其中超过一半的人几乎每天使用。
– 2007年1月，我国网民总人数为13700万人。 – 95%以上的中国网民使用过搜索引擎，84.5%的
用户将搜索引擎作为得知新网站的主要途径。 – 商用搜索引擎竞争日趋激烈。
研究背景
• 性能评价对搜索引擎的重要作用
– 对搜索引擎用户而言：
– 对查询词的近义词集合进行标注
• 根据结果网页的查询词及近义词词频进行评判 • Amitay et.al, 2004 • 初始标注工作量大，评判的可靠性不高
信息检索系统的评价方法
• 核心问题: 如何提高答案标注的自动化程度
– 利用用户行为分析方法
• Joachims et.al.(1997) 创建了一个元搜索接口，将不同 搜索引擎的结果加以混杂，把用户点击不同结果的 情况加以记录，并以此作为评判依据
– 单独某个搜索引擎标注答案的可信程度 – 依据此搜索引擎的用户点击的宏观集中程度
来确定
P(urli | SE j , q) CD(urli | SE j , q) # (Sessions of q that click urli in SE j )
# (Session of q in SE j )
“163” => “搜狗” =>
– 答案标注的难度较低
搜索引擎效果自动评价
• 信息事务类查询的答案标注
– 以查询词”电影”为例
• 不同搜索引擎的点击分布差异大 • 存在着搜索引擎对用户行为的偏置性影响
– 索引数据偏置 – 检索策略偏置
• 结果不唯一，全面性难以保证 • 答案标注难度较大 • 需要借助多个搜索引擎的用户行为信息进行标注
搜索引擎效果自动评价
• 针对导航类查询的结果自动标注
– 利用单个搜索引擎的点击信息即可完成 – 焦点假设：不同用户具有相同的导航类别检索
需求时，他们的点击都会集中在其检索目标网 页（或其镜像）上。 – 网页r 针对查询q的点击集中度
ClickFocus(Query q, Result r) # (Session of q that clicks r) # (Session of q)