Att förstå hur användarnas sökbeteende påverkas av verkliga händelser i världen är viktigt både för samhällsvetenskaplig forskning och för att utforma bättre sökmotorer för användare. I detta dokument studerar vi hur man kan modellera händelsernas påverkan på användarnas frågor genom att beskriva det som ett nytt datautvinningsproblem. Särskilt, med tanke på en textbeskrivning av en händelse, vi minera söklogg data för att identifiera frågor som utlöses av det och ytterligare karakterisera den temporal trend av inflytande som skapas av samma händelse på användarfrågor. Vi löser detta data mining problem genom att föreslå beräkningsåtgärder som kvantifierar påverkan av en händelse på en fråga för att identifiera utlösta frågor och sedan föreslå en ny utvidgning av Hawkes process för att modellera den evolutionära trenden av påverkan av en händelse på sökfrågor. Utvärderingsresultat med hjälp av nyhetsartiklar och sökloggdata visar att det föreslagna tillvägagångssättet är effektivt för att identifiera frågor som utlösts av händelser som rapporterats i nyhetsartiklar och karakterisering av påverkanstrenden över tid, vilket öppnar upp många intressanta möjligheter av applikationer såsom jämförande analys av inflytelserika händelser och förutsägelse av händelser-aktiverade frågor av användare.
REF där de först introducerar problemet med att modellera påverkan av populära trender händelser på användarens sökbeteende.
Modeling the Influence of Popular Trending Events on User Search Behavior
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}