Fråga automatisk komplettering (QAC) underlättar snabbare användarfråga inmatning genom att förutsäga användarnas avsedda frågor. De flesta QAC algoritmer tar ett lärande-baserat tillvägagångssätt för att införliva olika signaler för frågerelevans förutsägelse. Sådana modeller är dock utbildade på simulerade användaringångar från frågeloggdata. Bristen på verkliga användarinteraktionsdata i QAC-processen hindrar dem från att ytterligare förbättra QAC-prestandan. I detta arbete, för första gången har vi samlat en högupplöst QAC frågelogg som registrerar varje tangenttryck i en QAC session. Baserat på dessa data, upptäcker vi två typer av användarbeteende, nämligen den horisontella hoppa bias och vertikala positionsfördomar som är avgörande för relevans förutsägelse i QAC. För att bättre förklara dem föreslår vi en ny tvådimensionell klickmodell för modellering av QAC-processen med betoning på dessa typer av beteenden. Omfattande experiment på vår QAC-datauppsättning från både PC och mobila enheter visar att vår föreslagna modell exakt kan förklara användarnas beteende när det gäller att interagera med ett QAC-system, och den resulterande relevansmodellen förbättrar avsevärt QAC-prestandan jämfört med befintliga klickmodeller. Dessutom kan den inlärda kunskapen om hoppar beteende effektivt införlivas i befintliga lärande-baserade QAC-modeller för att ytterligare förbättra sin prestanda.
Tills nyligen, Li et al. REF skapade en tvådimensionell klickmodell för att kombinera användarnas beteende med den befintliga inlärningsbaserade QAC-modellen.
A two-dimensional click model for query auto-completion
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}