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第1章 搜索引擎评价技术1

1.1目标、角度和方法1

1.2符号定义3

1.3Cranfield范式评价方法3

1.4评测指标5

1.4.1二值相关性指标5

1.4.2多值相关性指标9

1.4.3偏好性指标10

1.4.4分数综合方法11

1.4.5系统比较12

1.4.6指标分析13

1.5评测集14

1.6不完整的评测集15

1.6.1文档池方法16

1.6.2抽样方法17

1.6.3最小标注集方法18

1.7相关性之外的考虑19

1.7.1多样性和新颖性20

1.7.2评测方法21

1.7.3多样性指标22

1.7.4新颖性指标25

1.7.5归一化因子：一个NP难问题28

1.8Cranfield评测方法遇到的困难29

1.9用户研究29

1.9.1用户研究的指标30

1.9.2用户研究的顺序性31

1.9.3用户研究和Cranfield范式：比较和关联33

1.10搜索引擎的效率34

1.10.1在线指标和离线指标35

1.10.2吞吐率和响应时间35

1.11搜索引擎的界面评价37

1.12可检索性评价37

1.13小结39

第2章 搜索引擎用户隐反馈建模41

2.1用户隐反馈的分类41

2.2用户点击行为42

2.2.1位置偏差43

2.2.2环境质量偏差44

2.2.3展示信息偏差44

2.3从点击行为中提取偏好关系46

2.3.1单用户点击行为中蕴涵的偏好关系46

2.3.2多次查询点击的融合47

2.4相关性标注48

2.4.1从偏好关系到相关性标注48

2.4.2监督学习获得相关性标注49

2.5用户行为建模：统计点击模型50

2.5.1用户搜索行为流程51

2.5.2用户点击行为52

2.5.3用户查看行为56

2.5.4用户点击模型58

2.6浏览时间59

2.6.1浏览时间和文档相关性59

2.6.2浏览时间模型60

2.7用户会话识别66

2.7.1超时会话切分67

2.7.2会话切换分类67

2.7.3全局的会话识别方法69

2.8其他用户隐反馈：眼动和鼠标移动70

2.9小结71

第3章 搜索引擎结果归并-比较方法73

3.1问题的提出73

3.2现有的归并-比较方法75

3.2.1平衡归并法75

3.2.2参赛队归并法76

3.2.3上述两种归并-比较方法的缺陷78

3.3归并-比较方法评测体系78

3.3.1评测归并-比较方法的指标79

3.3.2测试用例的产生81

3.4实验设置和评测结果83

3.4.1实验设计83

3.4.2结果84

3.4.3两种方法的缺点分析87

3.5基于位置信息的归并-比较方法90

3.6小结92

第4章 基于用户点击模型的搜索引擎评价方法93

4.1文档重排序框架94

4.2重排序函数95

4.2.1两种评价方式95

4.2.2影响重排序的因素96

4.3用户研究实验102

4.3.1实验设计102

4.3.2评测标准和指标103

4.3.3结果104

4.4TREC数据模拟实验和结果105

4.4.1基本的模拟评测105

4.4.2多情境分析108

4.4.3指标的影响109

4.4.4点击模型的影响111

4.5小结112

第5章 有效时间比：一种新的搜索引擎评价指标113

5.1有效时间比的定义114

5.1.1精度：有效时间比的一种实现形式114

5.1.2包含文档展示信息的搜索引擎评价指标：有效时间比115

5.2有效时间比的性质116

5.3实验设置119

5.4实验结果和讨论121

5.4.1测试指标121

5.4.2基本结果122

5.4.3开放类问题和封闭类问题123

5.5小结124

附录 一个基于归并比较的元搜索系统125

参考文献127

后记141