Tesis doctoral de Cristina González Caro
A medida que la web sigue creciendo, tanto en tamaño como en complejidad, la búsqueda web llega a ser un servicio ubicuo que permite a los usuarios encontrar todo tipo de información, recursos y actividades. Sin embargo, así como la web evoluciona también lo hacen las necesidades de los usuarios. Hoy en día, los usuarios tienen intereses más complejos que van más allá de las tradicionales consultas informacionales. Por lo tanto, es importante para los motores de búsqueda web, no solo continuar respondiendo efectivamente las consultas informacionales y navegacionales, sino también identificar y proveer resultados precisos para los nuevos tipos de consultas. el objetivo de esta tesis es analizar el impacto de la intención de la consulta en el comportamiento de búsqueda de los usuarios. Para lograr esto, primero estudiamos el comportamiento de usuarios con diferentes intenciones en las páginas de resultados de motores de búsqueda (serp). Nuestro estudio muestra que la intención de la consulta afecta todo el proceso de decisión en la serp. Los usuarios con diferentes intenciones prefieren resultados de búsqueda diferentes (orgánicos, patrocinados), miran diferentes áreas de interés (título, snippet, url, imagen) y se concentran en resultados con diferente posición en el ranking. Identificar automáticamente la intención de la consulta aportaría elementos valiosos que permitirán a los sistemas de búsqueda adaptar sus resultados a los comportamientos cambiantes del usuario. Por esto, esta tesis propone un método para identificar automáticamente la intención detrás de la consulta. Nuestra hipótesis es que el rendimiento de la clasificación de consultas basada en facetas simples puede ser mejorado con la introducción de ejemplos multi-faceta en el proceso de aprendizaje. Por lo tanto, estudiamos un grupo amplio de facetas e investigamos si la combinación de facetas puede mejorar su predictibilidad. Nuestros resultados muestran que esta idea puede mejorar significativamente la calidad de la clasificación. Dado que la mayoría de trabajos previos están orientados al estudio de facetas individuales, estos resultados son un primer paso hacia un modelo integrado de clasificación de la intención de la consulta.
Datos académicos de la tesis doctoral «Supervised identification of the user intent of web search queries«
- Título de la tesis: Supervised identification of the user intent of web search queries
- Autor: Cristina González Caro
- Universidad: Pompeu fabra
- Fecha de lectura de la tesis: 27/09/2011
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Ricardo Baeza Yates
- Tribunal
- Presidente del tribunal: vicente Lopez Martinez
- fabrizio Silvestri (vocal)
- (vocal)
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