网络搜索中用户搜索意图识别的研究

为解决用户搜索意图识别问题,提出了将改进型PSO-LSSVM算法用于搜索引擎分类意图识别,在传统的搜索引擎架构上加入了用户搜索意图识别模块以及所需的语料特征库。对PSO算法的局部搜索与全局搜索两个方面进行了改进,用于用户搜索意图识别处理器的参数设置;对搜索意图识别器训练集的获取和处理等问题做了相关讨论。通过实验对该方法以及理论架构进行验证,验证结果表明,相比普通的搜索引擎,基于该架构的搜索引擎在一定程度上较好地预测出用户的搜索意图,对用户的搜索意图识别问题研究具有启示意义。

用户搜索意图引导下的Web网页动态泛化

基于搜索情况对每位用户搜索信息需求进行分析,从而提出了基于用户搜索意图的web网页动态化模型,主要目的就是对web网络动态化创建模型关键词及文档格式层次进行搜索,以此以用户访问提供搜索导航,但是并不是为了得到用户搜索意图,而是创建用户搜索意图中web网页泛化。基于此,本文对用户搜索意图引导web网页动态泛化进行分析。

探寻式搜索路径与搜索意图转换路径的协同分析

[目的/意义]用户搜索路径与搜索意图转换路径协同分析是深入理解探寻式搜索行为特征的关键,本文旨在揭示搜索意图改变与搜索动作变化之间的协同关系,丰富探寻式搜索的理论体系。[方法/过程]文章采用用户实验法,招募30名用户参与探寻式任务的搜索实验,提取用户搜索行为数据,利用问卷、访谈等方法挖掘出用户的搜索意图演进模式。[结果/结论]研究发现,根据搜索活动路径和搜索意图转换的协同规律,可分辨出探寻式搜索用户交互存在不同模式:评估型、感知型、关联型和密集型四种。用户搜索意图也体现出多义性和不充分性的特征。本研究实证检验了探寻式搜索演进过程,为挖掘更多类型的探寻式搜索行为模式提供了参考。

基于用户意图理解的社交网络跨媒体搜索与挖掘

随着在线社交网络的盛行,网络用户不仅对信息资讯的获取速度和实时性提出了更高的要求,对个性化和精确化的搜索需求日益增长。为了提升搜索引擎的质量以及其结果列表的准确性,需要深层次地挖掘用户搜索意图。本文分析了用户搜索意图理解在线社交网络跨媒体进行精准搜索与挖掘的研究现状,包括知识图谱在线社交网络多模态信息感知、面向用户搜索意图匹配的跨媒体大数据深度语义学习方面的应用,以及用户搜索意图理解的在线社交网络精准搜索与挖掘的应用等。最后,对未来研究存在的问题和可能面临的挑战进行了展望。

互联网信息搜索意图对消费者行为的影响分析

在互连网时代,电子商务是企业参与国际经济竞争的重要手段。本文以问卷调查的资料为依据,分析了互联网搜索意图对消费者行为的影响,并确定了形成消费者网上搜索意图结构模型的各个因素之间的关系,揭示了搜索意困对购买行为所起的重要作用。

基于交互感知的探索式搜索中资源的推荐方法

基于关键词匹配的信息搜索技术日渐成熟,人们期待搜索引擎更加智能,能够根据模糊需求启发用户找到正确的信息,探索式搜索由此出现。已有依据关键词之间的语义关联进行搜索推荐的探索式搜索方式,能够启发用户找到与当前查询相关的其他信息。然而,这种随机式的推荐方式仅适用于用户对不熟悉的领域进行初步了解的应用场景。针对有特定搜索意图的用户,如何有效利用用户提供的信息,让信息推荐以符合认知规律的方式进行,并且能够使计算机智能地理解用户的下一步信息需求的意图是研究的关键。提出一种基于交互感知的信息推荐方法,设定交互的基本规则,便于系统尽快确定模糊用户需求的搜索意图。示例展示这种方式能够对有效交互进行定量分析,并能有效减少用户与系统之间交互的步数。

数字消费券使用意愿影响因素研究

本研究深入探讨了数字消费券对消费者消费意愿的影响及其内在机制。经研究发现,数字消费券可显著提升 消费者的交易活跃度与消费水平,尤其在第三产业发达地区。消费者使用意愿受感知价值、倾向及搜索意图驱动。感知价 值包括经济利益、便利性、享受、有用性及情感价值,均显著影响使用意愿。国内研究指出,使用意愿受经济价值、心理 账户、预期后果等多维度影响。本研究丰富了行为经济学理论,为消费券政策制定提供了理论与实践指导。

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。

User-oriented web search based on PLSA

In order to solve the problem that current search engines provide query-oriented searches rather than user-oriented ones, and that this improper orientation leads to the search engines＇ inability to meet the personalized requirements of users, a novel method based on probabilistic latent semantic analysis （PLSA） is proposed to convert query-oriented web search to user-oriented web search. First, a user profile represented as a user＇ s topics of interest vector is created by analyzing the user＇ s click through data based on PLSA, then the user＇ s queries are mapped into categories based on the user＇ s preferences, and finally the result list is re-ranked according to the user＇ s interests based on the new proposed method named user-oriented PageRank （UOPR）. Experiments on real life datasets show that the user-oriented search system that adopts PLSA takes considerable consideration of user preferences and better satisfies a user＇ s personalized information needs.

探寻式搜索过程中的用户认知转换特征分析

[目的/意义]探究探寻式搜索过程中用户的认知转换特征,分析不同任务知识类型与不同搜索意图下用户认知变化过程,有助于深入理解探寻式搜索过程中的学习机理。[方法/过程]采用实验法录屏记录参与者的搜索过程,出声思维法收集参与者对搜索过程的描述,使用问卷采集参与者个人情况和搜索前后的任务感知、任务答案等数据,对录屏数据和文本数据编码后分析不同类型任务下用户的认知转换路径长度、转换概率与不同搜索意图下的用户认知转换路径特征。[结果/结论]研究发现,用户执行程序型任务时的认知转换路径最短,多以理解为起始认知状态,而应用这一认知状态是认知转换路径中的升降级分界点。搜索意图对应的认知转换路径特征显示,不同的搜索意图下用户的认知转换路径差异显著,其中信息收集、信息评估两种意图下的认知转换路径特征最为复杂。

意图搜索及其在安防领域的应用

意图搜索最早起源于互联网行业,通过对传统搜索引擎的智能化应用扩展,基于分类算法对意图分析和分析扩展等功能进行应用,逐渐由搜索引擎学会判断用户的真实搜索意图,实现智能搜索引擎。随着全球安全形势日趋恶化,意图搜索逐渐与物联网结合并落地,中国工程院吴曼青院士提出了反恐环境下基于大数据的意图搜索的设想,这充分表明了安防行业已经把意图搜索概念提升到了主流产品形态,充分做好了与意图搜索技术结合的准备工作。