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基于收益—成本框架的搜索性能评价研究

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基于收益—成本框架的搜索性能评价研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-11页
第1章 引言第11-17页
  1.1 研究背景第11-14页
  1.2 研究动机与研究内容第14-17页
第2章 研究现状与相关工作第17-28页
  2.1 搜索评价方法第17-25页
    2.1.1 离线评价方法第17-23页
    2.1.2 在线评价方法第23-25页
  2.2 收益-成本评价框架第25-28页
第3章 基于翻译模型的用户收益评价方法第28-49页
  3.1 本章引言第28-30页
  3.2 相关工作第30-32页
    3.2.1 查询会话评价(SearchSessionEvaluation)第30-31页
    3.2.2 搜索成功预测第31页
    3.2.3 机器翻译评价方法第31-32页
  3.3 搜索中的翻译模型第32-34页
    3.3.1 SSET模型的定义第32-34页
  3.4 理想搜索成果的自动构建方法第34-36页
  3.5 用户行为实验第36-40页
    3.5.1 实验任务第36-37页
    3.5.2 实验系统第37-38页
    3.5.3 被试情况第38页
    3.5.4 实验流程第38-40页
  3.6 用户收益评价第40-47页
    3.6.1 数据标注第40-42页
    3.6.2 SSET与人工评价的一致性第42-43页
    3.6.3 SSET与离线、在线指标的一致性第43-44页
    3.6.4 利用自动抽取的搜索成果的评价效果第44-47页
  3.7 本章小结第47-49页
第4章 基于感知时间的用户成本评价方法第49-88页
  4.1 本章引言第49-52页
  4.2 相关工作第52-55页
    4.2.1 主观感知时间第52-53页
    4.2.2 影响时间感知的因素第53页
    4.2.3 测度主观感知时间的实验方法第53-55页
    4.2.4 搜索环境中的主观感知时间第55页
  4.3 文档相关性的影响:用户行为实验第55-59页
    4.3.1 实验情景第55页
    4.3.2 实验任务第55-56页
    4.3.3 相关性控制第56-57页
    4.3.4 被试人员情况第57页
    4.3.5 实验流程第57-59页
  4.4 文档相关性的影响:数据梳理第59-64页
    4.4.1 相关性控制的有效性第60-61页
    4.4.2 不同的感知时间估计方法之间的一致性第61-63页
    4.4.3 用户行为与用户反馈第63-64页
  4.5 文档相关性的影响:数据分析第64-68页
    4.5.1 主观感知时间与客观时间差异的度量第64-65页
    4.5.2 文档相关性的影响第65-66页
    4.5.3 影响感知时间的因素第66-68页
  4.6 会话时长的影响:用户行为实验第68-72页
    4.6.1 实验场景、任务与系统第68-69页
    4.6.2 被试人员情况第69-70页
    4.6.3 实验流程第70-71页
    4.6.4 实验设计第71-72页
  4.7 会话时长的影响:数据梳理第72-75页
    4.7.1 感知满意度与结果质量的一致性第72-73页
    4.7.2 在不同结果上的平均停留时间第73-74页
    4.7.3 用户反馈第74-75页
  4.8 会话时长的影响:数据分析第75-79页
    4.8.1 停留时长与感知时间关系的度量第75-76页
    4.8.2 影响时间感知的因素第76-79页
    4.8.3 停留时长在不同的满意度条件下的影响第79页
  4.9 时效相关性的影响:用户行为实验第79-83页
    4.9.1 实验场景、任务与系统第80-81页
    4.9.2 被试人员情况第81页
    4.9.3 实验流程第81-82页
    4.9.4 实验设计第82-83页
  4.10 时效相关性的影响:数据梳理与分析第83-85页
  4.11 基于感知时间的搜索评价第85-87页
  4.12 本章小结第87-88页
第5章 基于“收益-成本”框架的移动搜索评价第88-115页
  5.1 本章引言第88-91页
  5.2 相关工作第91-93页
    5.2.1 移动搜索第91-92页
    5.2.2 搜索评价第92-93页
  5.3 基于高度的评价指标:Height-BiasedGain第93-99页
    5.3.1 评价指标的基本框架第93页
    5.3.2 浏览模型第93-98页
    5.3.3 文档收益模型第98-99页
    5.3.4 收益累积模型第99页
  5.4 评价指标校准第99-108页
    5.4.1 用户浏览轨迹的估计第99-101页
    5.4.2 用户实验第101-104页
    5.4.3 搜索结果标注第104-105页
    5.4.4 点击概率第105-106页
    5.4.5 建模用户浏览行为第106-108页
  5.5 实验结果第108-113页
    5.5.1 HBG的参数设置第108-109页
    5.5.2 测试集合第109-110页
    5.5.3 与传统的、基于排序的指标的一致性第110-111页
    5.5.4 与用户双边偏好的一致性第111-113页
  5.6 本章小结第113-115页
第6章 总结与展望第115-117页
插图索引第117-119页
表格索引第119-121页
公式索引第121-123页
参考文献第123-134页
致谢第134-136页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第136-137页

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