2024-03-29T01:05:23Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000825062023-04-27T10:00:04Z01164:03027:06653:06797
検索意図の遷移検出に基づく動的なクエリ推薦に向けた行動ログデータの分析Analysis of User's Behavior Log Data Towards Dynamic Query Suggestion Based on Search Intent Transitionjpn可視化と推薦http://id.nii.ac.jp/1001/00082504/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=82506&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻/JST CREST京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻/JST CREST京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻梅本, 和俊中村, 聡史山本, 岳洋田中, 克己本論文では,検索クエリとそれに対する行動ログデータが与えられた際に,次の検索におけるユーザの検索意図の遷移を分類する手法を提案する.本手法では,検索・閲覧時に蓄積したユーザの行動ログデータから機械学習により分類器を構築することで,検索意図の遷移分類を実現する.分類器を用いた検索意図の遷移について実例をもとに考察を行うと共に,推定した検索意図の遷移に基づくクエリ推薦の可能性についても述べる.This paper proposes a method to classify transitions of users' search intents from current search to next one. This method uses a machine learning technique to construct a classifier from their behavior log data obtained from search and browsing processes. Based on the real search behavior log data, we discuss whether our method can estimate users' intent transitions accurately. We also describe transition-based query suggestions as a possible application of our method.AA1221543X研究報告 ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)2012-HCI-14824182012-05-252012-05-25