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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
本篇论文共
137
页,
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