Understanding Intrinsic Diversity in Web Search: Improving Whole-Session Relevance.

(La comprensión de la diversidad intrínseca de Búsqueda web: Mejora Total -Sesión Relevancia)

Resumen: "La investigación actual en la búsqueda web se ha centrado en la optimización y evaluación de las consultas individuales. Sin embargo, una fracción significativa de consultas de los usuarios son parte de las tareas más complejas [Jones y Klinkner 2008], que abarcan múltiples consultas a través de una o más sesiones de búsqueda [Liu y Belkin 2010; Kotov et al. 2011]. Un motor de búsqueda ideal no sólo recuperar resultados relevantes para consulta en particular de un usuario, sino también ser capaz de identificar cuando el usuario se dedica a la tarea compleja amore y ayudar al usuario en la realización de esa tarea [Morris et al. 2008; Agichtein et al. 2012]. Hacia la optimización de toda la sesión o relevancia tarea, caracterizar y combatir el problema de la diversidad intrínseca (ID) en la recuperación de [Radlinski et al. 2009], un tipo de tarea compleja que requiere múltiples interacciones con los motores de búsqueda actuales. A diferencia de los trabajos existentes sobre la diversidad extrínseca [Carbonell y Goldstein 1998; Zhai et al. 2003; Chen y Karger 2006] que se ocupa de la ambigüedad en la intención a través de múltiples usuarios, las consultas de identificación a menudo tienen poca ambigüedad en la intención, sino que buscan contenido que abarca una variedad de aspectos de un tema común. En tales escenarios, las necesidades subyacentes son típicamente exploratoria, comparativo, o en la naturaleza orientada en amplitud. Identificamos y abordamos tres problemas clave para la recuperación de identificación: la identificación de auténticos ejemplos de las tareas de identificación de los análisis post-hoc de las señales de comportamiento en los registros de búsqueda; aprender a identificar las consultas de iniciador que marcan el inicio de una tarea de búsqueda de identidad; y dada una consulta de iniciador, la predicción de la cual el contenido de captación previa y rango" Traducido por MMEL.

RAMAN, K. k., BENNETT, P. N., & COLLINS-THOMPSON, K. (2014). Understanding Intrinsic Diversity in Web Search: Improving Whole-Session Relevance. ACM Transactions On Information Systems, 32(4), 20:1-20:45.

Acceso al texto completo disponible para cominidad UDLAP.

Equipo MMEL

Para la clase Tecnologías de la Información en la Construcción del Conocimiento (INF-0011)