Att få en bättre förståelse för användarnas beteende är viktigt för att främja system för informationssökning. Befintligt arbete fokuserar på att modellera och förutsäga enstaka interaktionshändelser, såsom klick. I detta dokument fokuserar vi för första gången på modellering och förutsägelse av sekvenser av interaktionshändelser. Och i synnerhet, sekvenser av klick. Vi formulerar problemet med klick sekvens förutsägelse och föreslår en klick sekvens modell (CSM) som syftar till att förutsäga i vilken ordning en användare kommer att interagera med sökmotor resultat. CSM är baserat på ett neuralt nätverk som följer encoder-dekoder arkitekturen. Encodern beräknar kontextuella inbäddningar av resultaten. Dekodern förutsäger sekvensen av positioner för de klickade resultaten. Den använder en uppmärksamhetsmekanism för att ta fram nödvändig information om resultaten vid varje steg. Vi optimerar parametrarna för CSM genom att maximera sannolikheten för observerade klicksekvenser. Vi testar effektiviteten av CSM på tre nya uppgifter: (i) förutsäga klicksekvenser, (ii) förutsäga antalet klick, och (iii) förutsäga om en användare kommer att interagera med resultaten i den ordning dessa resultat presenteras på en sökmotor resultatsida (SERP). Dessutom visar vi att CSM uppnår toppmoderna resultat på en standard klick förutsägelse uppgift, där målet är att förutsäga en oordnad uppsättning resultat en användare kommer att klicka på. • Informationssystem → Användare och interaktiv hämtning;
Click Sequence Model (CSM) upprätthåller en kodare-dekoder ram för att förutsäga i vilken ordning en användare kommer att interagera med sökmotor resultat REF.
AClick SequenceModel forWeb Search