将点击、注意力和满意度融入搜索引擎结果页评估模型
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2016-09-05 v1
摘要
现代搜索引擎结果页通常为用户提供即时价值，并以易于导航的方式组织信息。核心排序功能对此有所贡献，结果摘要、结果块的智能组织以及单框答案或侧边栏的广泛使用也是如此。虽然这些功能对用户很有用，并帮助搜索引擎脱颖而出，但此类功能给评估带来了两大挑战。首先，搜索引擎结果页 (SERP) 上此类元素的存在可能导致没有点击，然而这并不代表不满意，即所谓的“良好放弃”。其次，SERP 项的非线性布局和视觉差异可能导致用户注意力的非平凡模式，而现有评估指标无法捕捉这一点。在本文中，我们提出了一个关于 SERP 上用户行为的模型，该模型联合捕捉了点击行为、用户注意力和满意度，即 CAS 模型，并证明与现有的仅基于点击的模型相比，它能更准确地预测用户行为和自我报告的满意度。我们使用 CAS 模型构建了一种新颖的评估指标，该指标可应用于非线性 SERP 布局，并能解释用户直接在 SERP 上获得的效用。我们证明，该指标与用户报告的满意度的一致性优于传统评估指标。
引用
@article{arxiv.1609.00552,
title = {Incorporating Clicks, Attention and Satisfaction into a Search Engine Result Page Evaluation Model},
author = {Aleksandr Chuklin and Maarten de Rijke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.00552},
year = {2016}
}
备注
CIKM2016, Proceedings of the 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2016