De flesta tidigare metoder för sammanfattning av webbsidor behandlar en webbsida som ren text. Men sådana metoder misslyckas med att avslöja den fulla kunskap i samband med en webbsida som behövs för att bygga en högkvalitativ sammanfattning, eftersom många av dessa metoder inte anser de dolda relationer i webben. Att avslöja den dolda kunskapen är viktigt för att bygga upp bra webpage-sammanfattningar. I detta papper, vi extraherar den extra kunskapen från klick igenom data från en webb sökmotor för att förbättra Web-sidan sammanfattning. Vi analyserar först genomförbarheten i att använda klick genom data för att förbättra Web-page summering och sedan föreslå två anpassade summeringsmetoder som dra nytta av de relationer som upptäckts från clickthrough data. För de sidor som inte omfattas av klickdata, utformar vi ett tematiskt lexikon för att generera implicit kunskap för dem. Våra metoder utvärderas på ett dataset som består av manuellt kommenterade sidor samt en stor dataset som kryper in från Open Directory Projects webbplats. De experimentella resultaten indikerar att betydande förbättringar kan uppnås genom vår föreslagna sammanfattning jämfört med de sammanfattningar som inte använder klickdata.
I REF, Sun et al. extrahera kunskap från clickthrough data för att förbättra prestandan av Web-page sammanfattning.
Web-page summarization using clickthrough data
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}