Varje dag söker miljontals användare information på webben via sökmotorer, och ger implicit feedback till de resultat som visas för deras frågor genom att klicka eller inte på dem. Denna feedback är kodad i form av en frågelogg som består av en sekvens av sökåtgärder, en per användarfråga, var och en beskriver följande information: (i) termer som skriver en fråga, (ii) dokument som returneras av sökmotorn, (iii) dokument som har klickats, (iv) rangen av dessa dokument i listan över resultat, (v) datum och tid för sökåtgärden / klick, (vi) en anonym identifierare för varje session, och mer. I detta arbete undersöker vi idén om att karakterisera dokumenten och de frågor som hör till en given frågelogg med målet att förbättra algoritmer för att upptäcka skräppost, både på dokumentnivå och på frågenivå.
En annan studie baserad på feedback från användarna som konverteras till frågeloggen utförs av REF.
Query-log mining for detecting spam
{'venue': "AIRWeb '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}