Den slumpmässiga surfarmodellen är en ofta använd modell för att simulera användarens navigeringsbeteende på webben. Olika algoritmer, såsom PageRank, bygger på antagandet att modellen representerar en bra approximation av användare som surfar på en webbplats. Men hur användare surfar på webben har drastiskt förändrats under det senaste årtiondet på grund av ökningen av sökmotorer. Därför kan det krävas nya anpassningar för den etablerade slumpmässiga surfarmodellen, som bättre fångar upp och simulerar denna förändring i navigeringsbeteendet. I den här artikeln jämför vi den klassiska enhetliga slumpmässiga surfaren med empirisk navigering och sidåtkomstdata i ett Web Encyclopedia. Våra högnivåbidrag är (i) en jämförelse av stationära distributioner av olika typer av slumpmässiga surfare för att kvantifiera likheter och skillnader mellan dessa modeller samt (ii) nya insikter om hur sökmotorer påverkar traditionell användarnavigering. Våra resultat tyder på att beteendet hos den slumpmässiga surfare är nästan lik dem av användare-så länge användare inte använder sökmotorer. Vi finner också att klassiska website navigation strukturer, såsom navigation hierarkier eller brödsmulor, bara utövar begränsad påverkan på användaren navigering längre. Snarare, en ny typ av navigeringsverktyg (t.ex., rekommendationssystem) kan behövas för att bättre återspegla förändringar i beter beteendet hos befintliga användare.
Geigl m.fl. tyder på att beteendet hos en slumpmässig surfare liknar nästan riktiga användare, så länge de inte använder sökmotorer REF.
Random surfers on a web encyclopedia
{'venue': "i-KNOW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}