Resultatslippar används av de flesta sökgränssnitt för att förhandsgranska frågeresultat. Snippets hjälper användare att snabbt bestämma relevansen av resultaten, vilket minskar den totala söktiden och ansträngningen. De flesta arbeten på snippets har fokuserat på textsnuttar för webbsidor i webbsökning. Men lite arbete har studerat problemet med snippets för strukturerade data, t.ex. produktkataloger. Dessutom har alla verk fokuserat på det viktiga målet att skapa informativa snippets, men har ignorerat mängden användaransträngningar som krävs för att förstå, dvs läsa och smälta, de visade snipporna. I synnerhet antar de implicit att förståelsen ansträngning eller kostnad endast beror på längden på sippet, som vi visar är felaktig för strukturerade data. Vi föreslår nya tekniker för att konstruera snippets av strukturerade heterogena resultat, som inte bara väljer de mest informativa attributen för varje resultat, men också minimera den förväntade användaransträngningen (tid) för att förstå dessa snippets. Vi skapar en förståelsemodell för att kvantifiera användarnas ansträngningar för att förstå en lista över resultatslippar. Vår modell stöds av en omfattande användarstudie. En viktig observation är att användaransträngningen för att förstå ett attribut över flera snippets endast beror på antalet unika positioner (t.ex. indenteringar) där detta attribut visas och inte på antalet händelser. Vi analyserar komplexiteten i snippets byggproblem och visar att problemet är NP-hårdt, även om vi bara tar hänsyn till förståelsekostnaden. Vi presenterar effektiva approximativa algoritmer, och experimentellt visa deras effektivitet och effektivitet.
Dessutom studeras problemet med snippets för strukturerade data på senare tid när det gäller problemet med att integrera kostnaderna för användarförståelse.
Comprehension-based result snippets
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}