De flesta frågor i webbsökning är tvetydiga och mångfacetterade. Att identifiera de stora sinnena och facetterna av frågor från söklogg data, som kallas fråge subtopic gruva i detta papper, är en mycket viktig fråga i webbsökning. Genom analys av sökloggar visar vi att det finns två intressanta fenomen hos användarens beteende som kan utnyttjas för att identifiera frågesubtopics, som kallas "en subtopic per sökning" och "subtopic credification by keyword". En subtopic per sökning innebär att om en användare klickar på flera webbadresser i en fråga, då de klickade webbadresser tenderar att representera samma känsla eller aspekt. Subtopic förtydligande med nyckelord innebär att användare ofta lägga till ett ytterligare sökord eller nyckelord för att utöka frågan för att klargöra sin sökning avsikt. Därför tenderar nyckelorden att vara ett tecken på känslan eller aspekten. Vi föreslår en klusteralgoritm som effektivt kan utnyttja de två fenomenen för att automatiskt minera de viktigaste subtopikerna av frågor, där varje subtopic representeras av ett kluster som innehåller ett antal webbadresser och nyckelord. De minerade underfrågorna kan användas i flera uppgifter i webbsökningen och vi utvärderar dem i aspekter av sökresultatpresentationen såsom klusterering och omplacering. Vi visar att vår klusteralgoritm effektivt kan minera subtopics med ett F1-mått i intervallet 0,896-0,956. Våra experimentella resultat visar att användningen av de underämnen som bryts genom vårt tillvägagångssätt avsevärt kan förbättra de toppmoderna metoder som används för att samla sökresultat. Experimentella resultat baserade på klickdata visar också att omplacering av sökresultat baserat på vår metod avsevärt kan förbättra effektiviteten i användarnas förmåga att hitta information.
Hu m.fl. REF utnyttjar två typer av användarbeteende för att identifiera frågan "subtopics" (som kan tolkas som intentioner): en undertema per sökning och undertopic förtydligande med nyckelord.
Mining query subtopics from search log data
{'venue': "SIGIR '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}