Syfte - Webb sökmotorer används ofta av människor för att hitta information på Internet. Men alla frågor har inte ett informativt mål. I stället för information, vissa människor kanske letar efter specifika webbplatser eller kan vilja genomföra transaktioner med webbtjänster. Detta dokument syftar till att fokusera på att automatiskt klassificera de olika användarnas avsikter bakom webbfrågor. Design / metodologi / approach -För den forskning som rapporteras i detta papper, 130.000 webbsökmotor frågor kategoriseras som informations-, navigerings-, eller transaktions- med hjälp av en k-medel klustering metod baserat på en mängd olika frågeegenskaper. Fynden -Forskningsresultaten visar att mer än 75 procent av webbfrågor (klustrade i åtta klassificeringar) är informativa till sin natur, med cirka 12 procent vardera för navigering och transaktion. Resultaten visar också att webbfrågor faller i åtta kluster, sex främst informativa, och en var av främst transaktions- och navigerings. Forskningens begränsningar/implikationer -Denna studie ger ett viktigt bidrag till webbsökningslitteraturen eftersom den ger information om sökarnas mål och en metod för att automatiskt klassificera syftet med användarnas frågor. Automatisk klassificering av användarens avsikt kan leda till förbättrade sökmotorer på webben genom att anpassa resultaten till specifika användarbehov. Praktiska konsekvenser -I tidningen diskuteras hur webbsökmotorer kan använda automatiskt klassificerade användarfrågor för att ge mer riktade och relevanta resultat i webbsökningen genom att implementera en realtidsklassificeringsmetod som presenteras i denna forskning. Originalitet/värde -Denna forskning undersöker en ny tillämpning av en metod för att automatiskt klassificera syftet med användarfrågor. Det har varit begränsad forskning hittills om automatiskt klassificera användarens avsikt med webbfrågor, även om pay-off för webb sökmotorer kan vara ganska fördelaktigt.
REF utför enkla k-means kluster på en mängd olika frågeegenskaper för att förstå användarens avsikter.
Classifying the user intent of web queries using k‐means clustering
{'venue': 'Internet Res.', 'journal': 'Internet Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}