面向在线新闻的以事件为中心的查询建议
信息检索
2022-01-14 v1
摘要
查询建议是指向搜索引擎用户推荐相关且关联的查询，以协助其查询构建过程，并以最小代价加速信息检索。在搜索需求不甚明晰的情形下，该功能尤为有用，因此已被搜索引擎广泛采用以引导用户搜索行为。对于新闻网站，用户查询天然具有时间敏感性：当某新事件发生时，相关查询会骤增，并在该事件消退前持续一段时间。除这一时间特性外，新闻网站上的搜索查询还有一显著特征，即多数旨在获取事件相关信息。现有查询建议工作依赖于分析查询日志，以推荐符合用户搜索意图的相关查询。但在新闻网站中，当某一特定事件的信息突然爆发时，其他用户发出的搜索查询不足，导致点击数据匮乏，从而给出与旧事件相关甚至完全无关的查询建议。另一问题在于，在线新闻场景下的查询日志多包含热门事件查询，因而难以涵盖冷门事件或被更轰动事件掩盖的事件。我们提出一种利用新闻机构所发布新闻文章元数据生成以事件为中心查询建议的新方法，并在多项指标上与 Google News、Bing News、Google Search 及 Bing Search 提供的现有 SOTA 查询建议机制进行了比较。
引用
@article{arxiv.2201.04716,
title = {Event-centric Query Suggestion for Online News},
author = {Sachin and Dhaval Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04716},
year = {2022}
}