基于眼動(dòng)和主題模型的個(gè)性化實(shí)時(shí)查詢擴(kuò)展模型的研究.pdf

1、基于基于眼動(dòng)和眼動(dòng)和主題模型主題模型的個(gè)性化個(gè)性化實(shí)時(shí)查詢擴(kuò)展模型實(shí)時(shí)查詢擴(kuò)展模型的研究的研究ARealTimeEyeTrackingBasedQueryExpansionApproachviaLatentTopicModeling學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)專業(yè)技術(shù)研究生：陳永強(qiáng)指導(dǎo)教師：曲日教授天津大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院二零壹伍年十一月第一章摘要對(duì)于大部分用戶甚至是有經(jīng)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)如何形成一個(gè)較好的查詢能夠獲得更好的搜索結(jié)果仍然被認(rèn)為是信息檢索（Inf

2、mationRetrieval）的一大難題。查詢擴(kuò)展往往是提高檢索性能的有效方法。通過(guò)找出語(yǔ)義上與原始查詢比較相關(guān)的詞語(yǔ)、概念等，再結(jié)合用戶的原始查詢，使得擴(kuò)展之后的查詢能夠提供更多的積極信息來(lái)從海量信息中找出與用戶查詢相關(guān)的文檔，改善用戶搜索體驗(yàn)。傳統(tǒng)的查詢擴(kuò)展技術(shù)已經(jīng)在很大程度上解決了查全率（Recall）低下的問(wèn)題，但是對(duì)于查準(zhǔn)率（Precision）上卻很難去的較令人滿意的結(jié)果。個(gè)性化的查詢擴(kuò)展部分解決了查準(zhǔn)率較低的問(wèn)題。但是傳

3、統(tǒng)的個(gè)性化的查詢擴(kuò)展往往利用用戶過(guò)去的搜索數(shù)據(jù)而且很難捕捉用戶在本次查詢中的需求動(dòng)態(tài)變化，很難實(shí)時(shí)地根據(jù)用戶與搜索引擎的交互來(lái)滿足用戶的查詢需求。眼動(dòng)（EyeMovements）能夠在不引起用戶注意的情況下實(shí)時(shí)地捕捉到用戶的注視信息，進(jìn)而提供用戶的實(shí)時(shí)搜索行為數(shù)據(jù)，被視為用戶研究和個(gè)性化的搜索的一個(gè)全新的方向。因此，若能將眼動(dòng)技術(shù)應(yīng)用在當(dāng)前亟待解決的個(gè)性化的查詢擴(kuò)展上來(lái)，將是一個(gè)全新的啟發(fā)式的研究方向，具有重大意義。論文的主要研究工作分

4、為以下幾個(gè)方面：第一，對(duì)眼動(dòng)（EyeMovements）在IR上的主要應(yīng)用進(jìn)行了概述。除了介紹眼動(dòng)在IR上的應(yīng)用之外，著重介紹了如何利用眼動(dòng)（EyeMovements）實(shí)時(shí)捕捉用戶的動(dòng)態(tài)搜索數(shù)據(jù)以及如何利用捕捉之后的眼動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行個(gè)性化的查詢擴(kuò)展。第二，介紹了主題模型與眼動(dòng)（EyeMovements）的結(jié)合方法。僅僅利用捕捉到的用戶的眼動(dòng)（EyeMovements）數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化查詢擴(kuò)展詞的計(jì)算，還不能夠充分挖掘用戶的潛在搜索意圖，為此

5、利用主題模型LatentDirichletAllocation(LDA)來(lái)發(fā)掘和用戶查詢潛在相關(guān)的查詢?cè)~，提高檢索成績(jī)。第三，建立實(shí)時(shí)查詢擴(kuò)展模型（RealTimeQueryExpansion，RTQE）。通過(guò)創(chuàng)新性地結(jié)合眼動(dòng)和LDA，該模型能夠在用戶點(diǎn)擊若干篇文檔之后，記錄用戶的注視數(shù)據(jù)，在用戶刷新當(dāng)前搜索結(jié)果界面或者點(diǎn)擊下一頁(yè)的同時(shí)根據(jù)用戶若干分鐘前的注視數(shù)據(jù)通過(guò)建立的RTQE模型重新對(duì)已有的搜索結(jié)果進(jìn)行排序和優(yōu)化，提升用戶體驗(yàn)。關(guān)