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时间:2019-11-26
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1、2015年5月第41卷第5期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMay2015V01.41No.5http://bhxb.buaa.edu.enjbuaa@buaa.edu.cnDOI:10.13700/j.bh.1001—5965.2014.0464基于眼动数据的网络搜索行为预测方法卢万鼗,贾云得+(北京理工大学计算机学院,智能信息技术北京市重点实验室,北京100081)摘要:预测用户的网络搜索行为对改进搜索
2、引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.关键词
3、:用户行为预测;网络搜索;眼动数据;用户决策;用户意图中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1001.5965(2015)05-0904-07网络已经成为人们获取信息的主要来源,网络搜索是用户在网上获取信息的重要手段.理解用户如何进行网络搜索,不但能够改进搜索引擎,而且能够帮助设计更为人性化的人机交互方式,从而提升用户体验.因此,网络搜索行为研究已经受到学术界和工业界的广泛关注,尤其是网络搜索行为的预测研究¨⋯.近年来,有学者基于视觉行为与人的思维密切相关的基本事实,利用用户的视觉行为数据预测
4、其网络搜索行为.例如将视觉行为作为隐变量进行处理¨1,或者利用鼠标的移动代表用户目光的移动¨。0
5、.隐变量方法是一种从概率的角度对用户的视觉行为进行估计的方法,适用于群体行为预测,不能用于个体行为预测.鼠标移动是对用户目光移动的一种粗略估计,在一些情况下是不准确的.例如,用户只在需要的时候移动鼠标,即偶发式鼠标用法⋯。“,显然,此时鼠标移动不能用来估计目光移动.一种更好地表示用户目光移动的方式是使用眼动跟踪技术,该技术能够捕捉用户在进行阅读、浏览和搜索等视觉行为时眼睛的运动数据(眼动数据),例如目光停
6、留的位置和持续的时间.眼动数据已经广泛应用于许多研究领域,例如隐式关联反馈¨⋯、决策因子提取¨“、推荐系统¨“、人机交互¨叫和高层次上下文识别Ⅲ1等.但是国内外将眼动数据用于预测网络搜索行为的研究还很少见.本文主要研究基于眼动数据的网络搜索行为预测方法.随着眼动仪不断向智能化和便携化方向发展,眼动数据将与目前普遍使用的点击数据和交互数据一样,成为分析和预测用户网络搜索行为的重要反馈信息.因此,探索如何利用眼动数据预测用户的网络搜索行为是十分必要的.1网络搜索行为预测相关研究许多学者对用户的网络搜索行为
7、进行建模和预测.其中,一些研究分析用户的点击数据m3
8、,收稿日期:2014-04-28;录用日期:2014-08-01;网络出版时间:2014.12.1118:09网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detaiL/11.2625.V.20141211.1809.001.html基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金(20121101110035)作者简介:卢万最(1986一),男,北京人,博士研究生。luwanxuan@bit.edu.cn+通讯作者:贾云得(1962一),男,山西大同
9、人,教授,jiayunde@bit.edu.cn,主要研究方向为计算机视觉、人机交互和智能系统等.Bl用格式:卢万最。贾云得.基于眼动数据的网络搜索行为预测方法【J1.北京航空航天大学学报,2015.41(5):904.910.Luwx,JiaYD,PredictingwebsearchbehaviorbasedongazedatafJJ.JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstro.nauties,2015,41口):904—910(inChines
10、e).第5期卢万赧,等:基于眼动数据的网络搜索行为预测方法905另一些研究使用更为丰富的交互数据⋯1Lee等⋯通过用户研究对如何自动识别查询目标进行调查,发现多数查询存在可预测的目标,由此提出了基于用户点击行为和文本链接分布的查询目标自动识别方法.Li等¨。介绍了一种基于点击图的查询意图分类方法,该方法利用半监督学习和点击图生成大量的训练数据,从而提升分类器的性能.Shen等。31使用稀疏隐动态条件随机场,为每一类用户意图学习一个子结构;这些子结构用来建
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