En användares kompetens eller förmåga att förstå ett dokument i ett visst ämne är en viktig aspekt av dokumentets relevans. Denna aspekt har dock inte utforskats väl i system för informationssökning, särskilt inte på webbskalan där den stora mångfalden av innehåll, användare och uppgifter utgör ett särskilt utmanande sökproblem. För att förbättra vår modellering och förståelse av denna mångfald tillämpar vi automatiska textklassificeringar, baserade på lässvårigheter och ämnesförutsägelser, för att uppskatta en ny typ av profil för viktiga enheter i webbsökning -användare, webbplatser, och frågor. Dessa profiler fångar ämnes- och läsnivåfördelningar, som vi sedan använder i samband med sökloggdata för att karakterisera och jämföra olika enheter. Vi finner att läsnivå- och ämnesdistributioner ger en viktig ny representation av webbinnehåll och användarintressen, och att det är effektivare att använda båda tillsammans än att använda båda separat. I synnerhet finner vi att: 1) läsnivån för webbinnehåll och mångfalden av besökare till en webbplats kan variera kraftigt beroende på ämne; 2) graden av i vilken utsträckning en användares profil matchar med en webbplats profil är nära korrelerad med användarens preferens av webbplatsen i sökresultat, och 3) webbplats eller URL-profiler kan användas för att förutsäga 'expertitet'-om en viss webbplats eller URL är inriktad mot experter vs. icke-expert användare. Våra resultat ger starka bevis till förmån för att gemensamt införliva läsnivå och ämnesfördelning metadata i en mängd olika kritiska uppgifter i webbinformationssystem.
Ett försök till karakterisering av webbinnehåll presenteras också i REF, som presenterar ett forskningsarbete som kännetecknar läsnivå och ämnesfördelning.
Characterizing web content, user interests, and search behavior by reading level and topic
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}