時間間隔を用いた検索履歴のモデル化

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概要

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Googleなど既存の検索エンジンでは、あらかじめ生成しておいたインデックスに基づいた検索を行う。したがって、同一の検索語で検索した場合、ユーザの求める情報が異なっても同一の検索結果が返される。このような問題を解決するために、本稿では、検索履歴からユーザの意図を推測することを目的として、検索履歴の解析を行い、ユーザの検索パターンのモデル化を行った。その結果、再検索までの時間間隔を2パターンに分類できた。さらに、再検索しているユーザの検索語入力パターンの91%を9パターンに分類することができた。このパターンを利用することにより、検索エンジン側でユーザの意図に合致した検索結果を返すための指針を得ることができた。
一般社団法人情報処理学会の論文
2002-03-15

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