Vi tar itu med problemet med att klumpa ihop finesserna i en användarsökning. De kluster som beräknas av vår föreslagna algoritm kan användas för att förbättra urvalet och placeringen av de frågeförslag som föreslås av en sökmotor, och kan också användas för att sammanfatta de olika aspekterna av information som är relevant för den ursprungliga användarfrågan. Våra algoritmkluster förfinas baserat på deras sannolika underliggande användar intentioner genom att kombinera dokumentklick och session cooccurrence information. I sin kärna, vår algoritm fungerar genom att utföra flera slumpmässiga promenader på en Markov graf som approximerar användarens sökbeteende. En användarstudie som utförs på topp sökmotorfrågor visar att våra kluster är betygsatta bättre än motsvarande kluster som beräknas med hjälp av metoder som endast använder dokumentklick eller endast sessioner co-occurrence information.
Sadikov m.fl. REF-modell användarsök beteende som en graf genom att kombinera dokumentklick och session co-occurrence information, och utföra flera slumpmässiga promenader på grafen till kluster frågor.
Clustering query refinements by user intent
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}