Syfte Avancerad användning av Web Analytics-verktyg gör det möjligt att fånga innehållet i användarfrågor. Trots sin relevanta karaktär är den manuella analysen av stora volymer av användarfrågor problematisk. Detta dokument visar på möjligheten att använda informationsextraheringsteknik och länkade data för att på ett automatiserat sätt samla en bättre förståelse för hur användarfrågor ser ut. Design/metodologi/approach Papperet presenterar en omfattande fallstudie som genomförts vid Royal Library of Belgium och som består av en datamängd på 83 854 frågor till följd av 29 812 besök under en tolvmånadersperiod av den historiska tidningsplattformen BelgicaPress. Genom att använda sig av metoder för informationsutvinning, kunskapsbaser och olika myndighetsfiler presenterar detta dokument möjligheter och gränser för att identifiera vilken procentandel av slutanvändarna som söker person- och platsnamn. Fynden Baserat på en kvantitativ bedömning, vår metod kan framgångsrikt identifiera majoriteten av person och placera namn från användare frågor. På grund av den specifika karaktären hos användarfrågor och arten av de kunskapsbaser som används, en begränsad mängd frågor förblev alltför tvetydig för att behandlas på ett automatiserat sätt. Originalitet/värde Detta dokument visar på ett empiriskt sätt både möjligheterna och gränserna för att få mer insikter från användarfrågor som hämtats från ett webbanalysverktyg och analyserats med hjälp av informationsextraheringsverktyg och kunskapsbaser. Metoder och verktyg som används är generella och kan återanvändas av andra insamlingshållare.
Ett annat arbete REF presenterade resultaten av en omfattande fallstudie vid Royal Library of Belgium baserat på en datamängd på 83k frågor från 29k besök under ett år lång tid av den historiska tidningsplattformen BelgicaPress (associated with the State Archives of BelgicaPress).
Mining User Queries with Information Extraction Methods and Linked Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}