查询片段中用户信息记录行为预测研究

摘要：

信息记录行为在搜索任务的完成过程中,特别是学习相关的搜索情境中,通常被视为信息使用活动重要的外在表征之一.文章开展了一项用户实验,利用查询片段内的搜索活动来预测用户在搜索过程中是否以及何时发生信息记录行为.结果表明:结合用户在内容页面停留时间和活动转移特征变量,预测准确率达到 86.9％.而隐马尔可夫模型(HMM)能够有效地对信息记录行为开展实时预测,特别是在用户的首次查询片段内,准确率更高,为 76.65％.研究结果为基于搜索活动对用户的信息记录行为开展实时监测提供了有效的方法,有助于支持信息记录行为和搜索任务完成的搜索系统功能及工具的设计与优化.

关键词：信息记录行为、预测模型、搜索活动、活动转移序列

分类号：G252.7(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社会科学基金22CTQ033

在线出版日期：2023-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：90-100