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J-GLOBAL ID：201702245363084917   整理番号：17A0760037

Webサーチにおける行動ベースの個人化【Powered by NICT】

Behavior-based personalization in web search

著者 (3件)： Cai Fei (Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory, National University of Defense Technology, Hunan, China and Informatics Institute, University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands) ,  Wang Shuaiqiang (Department of Computer Science and Information Systems, University of Jyvaeskylae, Jyvaeskylae, Finland) ,  de Rijke Maarten (Informatics Institute, University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands)
資料名： Journal of the Association for Information Science and Technology  (Journal of the Association for Information Science and Technology)
巻： 68  号： 4  ページ： 855-868  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0274A  ISSN： 2330-1635  CODEN： AISJB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パーソナル化検索手法は,ユーザの現在の関心に検索結果を,その質問に関連する文書を見つけるユーザの可能性を向上させるためである。パーソナル化検索についての以前の研究は,ユーザの質問とユーザの好みをモデル化するためにクリック文書の内容を用いたに焦点を当てた。本論文では,信号の異なる型に焦点を当てる:検索の個別化を目的とした行動情報の利用を検討した。すなわち,文書の検索リストをrerankingのクリックと滞留時間を考察した。特に,(i)は,文書再ランキングを介した利用者や質問の分布の影響を調べる(ii)スパース性の問題を軽減するために,質問レベルと単語レベルで,2レベルでのクエリーのための文書の関連性を推定および(iii)訓練期間中に見られる利用者に対して学内利用者と訓練中には見られないユーザの両方の実験評価を行った。後者に対して,訓練期間中に見られた類似したユーザからの情報の使用を検討した。質問に文書の関連性を推定し,質問の文書の関連性分布を生成するためのBayes確率行列因数分解を行うためにクリック文書に及ぼす滞留時間を用いた。著者らの実験は以下のことを示した:(i)個別ランキングのための,行動情報は検索の有効性を改善するのを助けるユーザ依存適応量と(ii)特定のユーザの挙動と他のユーザの挙動から推定した与えられた質問,マージング情報は固定量の任意の組合せよりも優れていた。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Web【情報システム】 ,  モデリング ,  単語 ,  滞留時間 ,  マージング ,  等級づけ
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  実験評価 ,  クエリー ,  スパース性 ,  パーソナル化 ,  *個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Web ,  行動 ,  個人化