迈向群体感知的搜索成功

传统的搜索成功度量常常忽视不同人口统计群体多样化的信息需求。为了弥补这一空白，我们引入了一种新颖的度量，称为群体感知搜索成功（GA-SS）。GA-SS重新定义了搜索成功，以确保所有人口统计群体都能从搜索结果中获得满意。我们提出了一个全面的数学框架来计算GA-SS，该框架结合了静态和随机排序策略，并集成了用户浏览模型以实现更准确的评估。此外，我们提出了群体感知最流行补全（gMPC）排序模型，以考虑用户意图中的人口统计差异，从而更紧密地符合所有用户群体的多样化需求。我们使用两个真实世界数据集实证验证了我们的度量和方法：一个关注查询自动补全，另一个关注电影推荐，结果突显了随机性的影响以及各种搜索成功度量之间复杂的相互作用。我们的研究结果倡导在衡量搜索成功时采用更具包容性的方法，并激励未来对搜索服务质量的研究。