ユーザの行動モデルに基づく検索意図推定に関する研究

基于用户行为模型的搜索意图估计研究

基本信息

批准号：
13J06404
负责人：
梅本和俊
金额：
$ 2.11万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013-04-01 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，「ユーザの行動モデルに基づく検索意図推定」に関する研究の遂行にあたって，以下の2つの課題に取り組んだ．（1）検索情報の不一致が検索行動と満足度に与える影響の分析従来の情報検索に関する研究では，「適合文書を上位にランキングすることが検索システムの有効性の向上につながる」と考えられ，この仮定に基づいたランキング手法や評価指標が提案されてきた．しかし，それぞれの検索結果に異なる答えが含まれる場合は，かえってユーザの不満につながるおそれがある．本研究では，検索情報の不一致がユーザの検索行動および満足度に与える影響を調査した．具体的には，ユーザの検索システムに対する専門知識の有無に着目し，事実発見型タスクの中でも答えが複数存在するものを対象として，ユーザの検索ログの分析を行った．その結果，検索専門性の有無によって，検索行動や満足度の評価基準が大きく異なることが判明した．（2）情報の網羅的な収集を支援するための検索インタフェースの開発現状の検索システムを用いてトピックに関する重要な情報を網羅的に収集する場合，多様な観点を探索するためのクエリの作成や検索を終了すべきタイミングの判断が難しいという問題が存在する．本研究では，こうした網羅的情報収集タスクにおける未探索の観点の発見や適切な検索終了判断の支援を目的として，未閲覧情報量を提示するクエリ推薦インタフェースを提案した．我々は，各クエリに対する未閲覧情報量をその検索結果中の未閲覧文書集合からユーザが獲得可能な追加利得として定式化し，サブトピックマイニング手法を利用することでその値の推定を実現した．ユーザ実験を実施した結果，提案インタフェースの利用者は，未閲覧情報量の推定精度が高いトピックにおいて，情報の網羅的な収集を効率的に行えることが確認された．

今年，我们在进行有关“基于用户行为模型估算搜索意图”的研究中解决了以下两个问题。（1）分析搜索信息对搜索行为和信息搜索方面的满意度的影响的分析，人们认为“排名最高的匹配文档将导致搜索系统的有效性提高，并且基于此假设提出了排名方法和评估指标。但是，如果每个搜索结果都包含一个不同的答案，则实际上可能导致用户不满意。在这项研究中，我们研究了搜索信息中不一致的影响对用户搜索行为和满意度的影响。具体来说，我们专注于用户是否对搜索系统有专门的知识，并分析了用户在事实发现任务中具有多个答案的搜索日志。结果，发现评估搜索行为和满意度的标准取决于他们是否具有搜索专业知识。（2）使用当前搜索系统全面收集有关主题的重要信息时，开发搜索界面以支持全面的信息集合，存在一个问题，即很难创建查询来搜索各种观点并确定何时完成搜索。在这项研究中，我们提出了一个查询建议接口，该接口介绍了未浏览的信息量，目的是在此类全面的信息收集任务中找到未浏览的观点，并支持决定完成适当搜索的决定。我们将每个查询的未查看信息的数量作为用户可以从搜索结果中未查看的文档中获得的其他收益，并通过使用亚电力挖掘方法来实现该值的估计。通过用户实验，确认所提出的接口的用户可以有效地收集有关估计未浏览信息量的高度准确性的主题的信息。