ІМОВІРНОСНО-ПОВЕДІНКОВА МОДЕЛЬ КОРИСТУВАЧА УНІВЕРСИТЕТСЬКОЇ КАМПУСНОЇ МЕРЕЖІ
Ключові слова:
ймовірна модель вибору, модель завдання-орієнтованого вибору, університетські кампусні мережі, аналіз поведінки користувача, інформаційний пошукАнотація
Розглянуто базис ймовірнісних моделей вибору документів інформаційних систем. Приведені припущення щодо характеру поведінки користувача інформаційної системи. Проведено інтеграцію моделі завдання-орієнтованого вибору документів у рамках університетської кампусової мережі. Розглянуто використання ймовірнісно-поведінкової моделі на прикладі класу користувача — інженера конструкторського бюро.Завантаження
Посилання
O. Chapelle. A dynamic bayesian network click model for web search ranking / O. Chapelle, Y. Zhang. In Proc. of the 18th Int. World Wide Web Conference, 2009, pages 1–10.
N. Craswell. An experimental comparison of click po- sition-bias models / N. Craswell, O. Zoeter, M. Taylor, B. Ramsey. In Proceedings of the 1st ACM Int Conference on Web Search and Data Mining, 2008, pages 87–94.
G. Dupret. A user browsing model to predict search engine click data from past observations / G. Dupret, B. Pi- wowarski. In Proceedings of the 31st Annual ACM SIGIR Conference, 2008, pages 331–338.
F. Guo. Click chain model in web search / F. Guo, C. Liu, A. Kannan, T. Minka, M. Taylor, Y. Wang, C. Faloutsos. In Proceedings of the 18th International World Wide Web Con- ference, 2009, pages 11–20.
B. Hu. Characterize search intent diversity into click models / B. Hu, Y. Zhang, W. Chen, G. Wang, and Q. Yang. In Proceedings of the 20th International World Wide Web Con- ference, 2011, pages 17–26.
M. Richardson. Predicting clicks: estimating the click- through rate for new ads / M. Richardson, E. Dominowska, R. Ragno. In Proceedings of the 16th International World Wide Web Conference, pages 521–530, 2007.
Y. Zhang. User-click Modeling for Understanding and Predicting Search-behavior / Y. Zhang, W. Chen, D. Wang, Q. Yang. In Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2011, Pages 1388-1396
C. Burges. Learning to rank using gradient descent / C. Burges, T. Shaked, E. Renshaw, A. Lazier, M. Deeds, N. Ham- ilton, G. Hullender. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning, 2005, pages 89–96.
G. Dupret. A model to estimate intrinsic document relevance from the clickthrough logs of a web search engine / G. Dupret, C. Liao. In Proceedings of the 3rd ACM Interna- tional Conference on Web Search and Data Mining, 2010, pages 181–190.
R. Srikant. User browsing models: relevance versus examination / R. Srikant, S. Basu, N. Wang, D. Pregibon. In Proceedings of the 16th ACM SIGKDD International Confer- ence on Knowledge Discovery and Data Mining, 2010, pages 223–232.
B. Piwowarski. Mining user web search activity with layered bayesian networks or how to capture a click in its context / B. Piwowarski, G. Dupret, R. Jones. In Proceedings of the 2nd ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2009, pages 162–171.
L.A. Granka. Eye-tracking analysis of user behavior in WWW search / L.A. Granka, T. Joachims, G. Gay. In Pro- ceedings of the 27th Annual ACM SIGIR Conference, 2004, pages 478–479.
