Web検索時の行動情報を用いたクエリ修正タイプの予測 Predicting Query Reformulation Type from Web Searcher Behavior

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抄録

旅行に関する情報をWeb検索エンジンを通じて収集する場合,観光地や宿泊先などさまざまな観点から検索を行う必要がある.このように,いくつかのサブタスクから構成される検索タスクでは,1つの検索クエリのみですべての情報を得ることは難しく,クエリの修正をともなう検索が反復的に行われることによって,タスクが実行されることが多い.本稿では,こうした検索クエリの修正を,事前に予測する手法を提案する.提案手法は,現在の検索行動を特徴量とする分類器を構成することで,次の検索におけるクエリ修正タイプの予測を行う.実際の検索行動のログデータを用いた評価実験の結果,提案手法は5種類の検索クエリ修正タイプを約41%の精度で分類可能なことが明らかになった.また,分類器構成に用いる特徴量を変化させることで,修正タイプの予想に有用な特徴量の検証も行った.さらに今後の展望として,次の検索において実際に入力されるクエリの予想可能性についても考察する.In search tasks composed of multiple sub-tasks (e.g., trip planning task), it is difficult for searchers to obtain information that satisfies their information needs completely with a single search query. In these tasks, they usually have to search iteratively by reformulating the query. This paper addresses the problem of predicting searchers' query reformulations beforehand. The proposed method tries to predict which category the following reformulation belongs to by constructing a classifier from search behavior data. As a result of evaluation based on the real search log data, we found that our method can predict query reformulation types with about 41% accuracy. We also analyze which and to what extent the user's behavior data is useful for predicting query reformulations. In addition to that, we discuss the predictability of the query itself issued in the following the search as the next step of this work.

収録刊行物

  • 情報処理学会論文誌データベース(TOD)

    情報処理学会論文誌データベース(TOD) 6(3), 132-147, 2013-06-28

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009579671
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11464847
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Article
  • ISSN
    1882-7799
  • データ提供元
    NII-ELS  IPSJ 
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