基于循环神经网络的鼠标光标移动查询放弃预测
信息检索
2021-01-25 v1 人机交互
机器学习
摘要
大多数成功的搜索查询若用户能在SERP上直接满足信息需求则不会产生点击。在缺乏点击数据的情况下对查询放弃建模具有挑战性,因为搜索引擎必须依赖其他行为信号来理解底层搜索意图。我们表明鼠标光标移动是一种有价值、低成本的行为信号,可区分良好与不良的放弃。我们使用循环神经网络对SERP上的鼠标移动建模,并探索了若干不依赖昂贵手工特征且不依赖于特定SERP结构的数据表示。我们还试验了针对序列数据采用的数据重采样与增强技术。我们的结果可帮助搜索提供商评估无点击查询的用户满意度,并最终有助于更好地理解搜索引擎性能。
引用
@article{arxiv.2101.09066,
title = {Query Abandonment Prediction with Recurrent Neural Models of Mouse Cursor Movements},
author = {Lukas Brückner and Ioannis Arapakis and Luis A. Leiva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09066},
year = {2021}
}