【摘 要】
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互联网发展至今,已成为人们获取信息资源的重要方式。各类搜索引擎的出现掀动了人们检索热潮,在当前这个用户中心时代,用户满意度评估被视为搜索引擎质量评判的重要标准之一。用户满意度评估数据可以直观地反映用户对于搜索引擎技术发展方向的倾向性,为其商业运营的技术把控提供有力的参考数据。因此有效地评估用户的满意度及挖掘低质量搜索结果(Bad Case),是搜索引擎算法改进、业务把控、及日常维护的重要保障。为满
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互联网发展至今,已成为人们获取信息资源的重要方式。各类搜索引擎的出现掀动了人们检索热潮,在当前这个用户中心时代,用户满意度评估被视为搜索引擎质量评判的重要标准之一。用户满意度评估数据可以直观地反映用户对于搜索引擎技术发展方向的倾向性,为其商业运营的技术把控提供有力的参考数据。因此有效地评估用户的满意度及挖掘低质量搜索结果(Bad Case),是搜索引擎算法改进、业务把控、及日常维护的重要保障。为满足此评估需求,本文针对目前搜索引擎满意度评估缺乏对用户真实体验研究的现状,从真实用户体验的角度出发,合理分析当前搜索引擎的交互方式和用户日志中的行为数据特征,构建一个高效且流程自动化的用户满意度评估系统(User Satisfaction Assessment System,USAS)。本文的主要工作如下:(1)提出了用户满意度评估系统的总体设计方案和实现路线,明确了系统目标。(2)分析了搜索引擎中海量日志的处理需求,提出了基于Hadoop的分布式抓取策略、基于异常词库和色情词库的数据清洗策略、基于日志复现的人工评估策略,解决了大数据抓取和过滤问题,减少了人工评估与真实用户体验的感知误差,提升了系统效率。(3)分析了用户行为的共性和特性,提出了基于搜索日志的行为特征提取策略,增强了对用户行为的描述能力,解决了以往研究中提取维度单一和主观性评判问题。(4)提出了利用神经网络建立用户满意度评估模型和Bad Case挖掘模型,解决了用户浏览行为与用户满意度之间的非线性关联问题,提升了用户满意度评估的准确性和可靠性。(5)在上述研究的基础上,实现了基于日志分析的搜索引擎用户满意度评估系统USAS,并基于测试日志数据集进行了全面的测试分析,实验结果表明,本文解决方案是有效的,能合理评估搜索用户日级满意度得分并挖掘出Bad Case案列,为搜索引擎的优化提供可靠的依据。
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