Den forskningsutmaning som tas upp i detta dokument är att ta fram effektiva tekniker för att identifiera uppgiftsbaserade sessioner, dvs. uppsättningar av eventuellt icke sammanhängande frågor som utfärdas av användaren av en webbsökmotor för att utföra en given uppgift. För att utvärdera och jämföra olika tillvägagångssätt byggde vi, med hjälp av en manuell märkningsprocess, en grundsanning där frågorna i en given frågelogg har grupperats i uppgifter. Vår analys av denna grund-sanning visar att användare tenderar att utföra mer än en uppgift samtidigt, eftersom cirka 75% av de inlämnade frågorna innebär en multi-tasking aktivitet. Vi definierar formellt det Task-baserade Session Discovery-problemet (TSDP) som problemet med bästa approximering av de manuellt annoterade uppgifterna, och vi föreslår flera varianter av välkända klusteralgoritmer, samt en ny effektiv heuristisk algoritm, speciellt avstämd för att lösa TSDP. Dessa algoritmer utnyttjar också den samverkande kunskap som samlas in av Wiktionary och Wikipedia för att upptäcka frågepar som inte är liknande ur ett lexiskt innehåll synvinkel, men faktiskt semantiskt relaterade. De föreslagna algoritmerna har utvärderats på ovan nämnda grundsanning, och visas utföra bättre än state-of-the-art metoder, eftersom de effektivt tar hänsyn till användares multi-tasking beteende.
REF försökte identifiera aktivitetsbaserade sessioner i frågeloggar av semantiska-baserade funktioner som extraherats från Wiktionary och Wikipedia för att övervinna en brist på semantisk information.
Identifying task-based sessions in search engine query logs
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}