基于用户行为分析的校园网搜索引擎排序方法

为提高校园网搜索引擎的查准率,提出一种新的校园网搜索引擎排序方法。该方法基于用户查询主题、用户浏览时间和页面点击等用户行为特征,计算新的页面相关度得分,改进搜索引擎的排序结果,为用户提供更准确的查询服务。实验结果表明,在不降低查全率的情况下,应用该排序方法的查准率有明显提高。     

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。     

基于中文搜索引擎网络信息用户行为研究*

为了更好地理解中文搜索用户的检索行为,首先建立一个搜索引擎选择平台,主要是用来生成研究中所需的日志文件;然后从中英文用户的搜索行为差异的角度出发,对日志文件进行深入研究,包括各中文搜索引擎使用率比较以及中文用户输入查询行为的一些规律等。研究结果表明,对准确地评测搜索引擎检索的效果以及未来中文搜索引擎设计的改进都有较好的指导意义。     

基于百度搜索日志的用户行为分析

基于大规模搜索日志进行用户行为分析有助提高搜索引擎的各种性能指标。从三个方面对百度开放日志进行详细分析。首先对查询串长度和频次进行统计,发现查询串中存在着长尾效应,前10%最常用查询串的查询次数占总查询次数的70.8%。其次对URL点击深度和频次进行分析,发现有73%的网页只被点击一次,表明互联网中存在着大量低频访问网页。最后对用户使用高级检索情况进行分析,发现有不足0.12%的用户使用高级检索,表明用户更喜爱简单方便的操作。     

基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析

用户行为分析是网络信息检索技术得以前进的重要基石,也是能够在商用搜索引擎中发挥重要作用的各种算法的基本出发点之一。为了更好的理解中文搜索用户的检索行为,本文对搜狗搜索引擎在一个月内的近5 000万条查询日志进行了分析。我们从独立查询词分布、同一session内的用户查询习惯及用户是否使用高级检索功能等方面对用户行为进行了分析。分析结论对于改进中文搜索引擎的检索算法和更准确的评测检索效果都有较好的指导意义。     

基于用户行为分析的搜索引擎研究

如何提高搜索引擎的效率,把用户从无序的搜索结果中解放出来,是当前研究的一个热门方向。本文通过对现有自动分类搜索引擎的分析,提出了通过使用加权贝叶斯算法来分析用户行为,达到提高搜索效率的目的,并通过实例介绍了它的实现方法。     

搜索引擎用户行为与用户满意度的关联研究

用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索过程的前提下收集用户的搜索行为及其满意度评价,通过用户行为分析的方法挖掘用户群体行为特征与用户查询满意度之间的关联关系。相关结论对提高搜索引擎性能、改善用户查询体验具有一定的参考意义。     

基于日志分析的中文输入法用户行为研究

与拼音文字不同,用户在进行中文输入时需要借助输入法软件完成从拼音串到汉字串的转换过程,输入法因此成为中文用户进行人机交互的基础性工具,而输入法的相关技术研发也一直是学术界与产业界的关注热点。在中文输入法技术的研究中,用户的行为特点对输入法软件的词库建立、算法设计、交互方式设计与性能评价等多方面都有着至关重要的作用,但由于数据获取与分析的困难,这方面的相关研究尚不多见。该文利用某中文输入法在用户许可下收集的超过4.1亿条用户输入行为记录,进行了中文输入法用户行为的分析研究,针对不同类别应用程序的输入词频差异,不同用户在同类应用程序中的不同候选词条的选择等行为特点进行了挖掘分析,研究结果会对深入了解中文输入法用户行为,进而改进输入法软件性能具有一定的指导意义。     

基于点击日志的搜索引擎用户满意度评价研究

针对传统的搜索引擎人工评价方法效率低、成本大的问题,提出一种利用用户点击日志来评价搜索引擎用户满意度的方法。通过分析搜索引擎的用户点击日志,选择网页搜索结果排名、网页点击率、网页平均浏览时间作为用户满意度特征,分别运用多元线性回归分析、多元对数回归分析和BP神经网络方法,建立了基于用户点击日志的搜索引擎用户满意度评价模型。结合具体的实验数据集,通过实验对线性回归模型、对数回归模型和BP神经网络模型的结果进行了比较与分析,验证了模型的有效性。     

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。     

一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法

在研究传统搜索引擎的基础上,提出了一种改进的元搜索引擎模型及一种基于聚类和用户行为分析的查询结果优化方法,最后通过对比优化前后用户的满意度验证了该方法的可行性。     

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。     

基于用户行为模型的搜索引擎

针对目前大部分搜索引擎不能精确识别使用不同查询词而期望获得不同查询结果的情况,该文提出一种基于用户行为模型的搜索引擎的思想,论述其原型系统SEB实现过程和关键技术,其中的行为模型结合人类行为学相关理论对用户访问行为进行分类和表示,对搜索结果进行了处理,实现了个性化搜索。实验表明,经SEB原型系统处理的搜索结果更加符合用户需求。     

基于WAP的移动搜索个性化研究

不同移动用户由于背景兴趣不同,所处情境不同,信息需求也不同。不同移动用户往往访问的是某一些特定领域,并且与其所处的情境有关。本文提出了一种基于本体、情境信息的个性化方法。通过移动用户的MSSDN建立用户本体,结合用户情境,明确用户的需求,从而满足用户搜索个性化要求。