Explorationand Prediction of Time Constraint Based on Users' Search Interactions

个性化信息检索的重要环节是根据用户搜索情境优化搜索结果.本文研究探究时间限制对用户交互行为影响,并比较这种影响在两种类型的搜索任务下的差别;并基于搜索行为构建时间限制的预测模型.本文通过用户实验法,邀请被试到实验室在有时间限制和无时间限制两种时间情境下分别搜索两种不同类型的搜索任务(事实型和理解型任务),并在搜索过程中记录被试与计算机之间的交互行为.首先,通过比较分析时间限制对用户搜索行为产生的影响,以及在两种类型的搜索任务下,时间限制是否对用户产生相同的影响.研究发现用户会通过提高他们在搜索过程中键盘频率和减少鼠标滚轮频率来应对时间限制的变化.Logistic回归模型发现每分钟写文档的字数、每分钟鼠标滚轮活动次数和每分钟键盘活动次数是有无时间限制的显著预测变量.在两种搜索任务类型下,对有无时间限制的变量的预测效果也有较大差异:预测模型对于理解型搜索任务的预测效果很好,准确率可以达到78.8％,远高于事实型搜索任务的58.8％.这说明用户交互行为在理解型搜索任务下可以更准确的预测时间限制变量.国家自然科学基金青年科学基金项目“基于用户检索行为和搜索任务情境的个性化信息检索系统研究”; ISTIC-THOMSON科学计量学联合实验室开放基金中文核心期刊要目总览(PKU)中国科技核心期刊(ISTIC)中国社会科学引文索引(CSSCI)2127-1363