查詢重構(gòu)研究背景及類型

李依軒

摘要：在網(wǎng)絡(luò)信息搜索過程中，搜索者輸入查詢內(nèi)容到搜索系統(tǒng)中，從系統(tǒng)中獲得結(jié)果列表并評估搜索結(jié)果，在這個過程中，他們可能會修改或重新制定先前的查詢直到實現(xiàn)他們想要的目的。通過搜索日志分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶經(jīng)常修改或重新制定他們的查詢。Ozmutlu發(fā)現(xiàn)約28%的查詢都是之前查詢的重構(gòu)型; Jansen [4]等的研究表明當(dāng)忽略重復(fù)查詢時，約37%的查詢都是重構(gòu)查詢。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)信息;查詢重構(gòu);背景研究

1.研究背景

網(wǎng)絡(luò)信息搜索已成為人們?nèi)粘Ｗ钇占暗幕ヂ?lián)網(wǎng)活動之一，人們通過網(wǎng)絡(luò)搜索的方式了解自己所期望的信息。但是， 由于各類網(wǎng)絡(luò)信息的大量涌現(xiàn)， 使得網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變得日益復(fù)雜， 信息搜索的效率隨之受到較大影響。對此， 許多研究者正試圖探索網(wǎng)絡(luò)信息搜索的特征和規(guī)律，以期研究出更有效的搜索工具、信息組織、反饋和提示方式[1]。Strohmaier等[2]研究發(fā)現(xiàn)，用戶向檢索系統(tǒng)表達信息需求的主要方式是不斷重構(gòu)查詢，用戶重構(gòu)的相關(guān)查詢是用戶意圖的直接表達，而查詢重構(gòu)是識別查詢意圖的一種重要途徑。

任務(wù)類型對用戶的查詢重構(gòu)行為有顯著作用。Chang Liu等[3]將任務(wù)劃分為簡單任務(wù)、分層任務(wù)和平行任務(wù)，探討三種不同任務(wù)類型下查詢重構(gòu)行為特點。研究發(fā)現(xiàn)，一般情況下，簡單的任務(wù)包含最小數(shù)量的查詢重構(gòu)，分層任務(wù)較多，并行任務(wù)包含數(shù)量最多的查詢重構(gòu)。這可以由任務(wù)需要的信息的數(shù)量來解釋一部分，在簡單的任務(wù)時，用戶被要求找到一條信息，而在其它兩種類型的任務(wù)，用戶需要找到多條信息。因此，用戶必須發(fā)出更多的分層和并行任務(wù)的詳細查詢。

在網(wǎng)絡(luò)信息搜索過程中，搜索者輸入查詢內(nèi)容到搜索系統(tǒng)中，從系統(tǒng)中獲得結(jié)果列表并評估搜索結(jié)果，在這個過程中，他們可能會修改或重新制定先前的查詢直到實現(xiàn)他們想要的目的。通過搜索日志分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶經(jīng)常修改或重新制定他們的查詢。Ozmutlu發(fā)現(xiàn)約28%的查詢都是之前查詢的重構(gòu)型; Jansen [4]等的研究表明當(dāng)忽略重復(fù)查詢時，約37%的查詢都是重構(gòu)查詢。

1.1查詢重構(gòu)原因

查詢重構(gòu)是用戶與含有用信息的系統(tǒng)之間的反復(fù)過程。Fidel觀察到，在以下三種情況下，用戶會為提高查詢性能對查詢做出重構(gòu)：1）檢索集合過大 2）檢索集合太小3）檢索集合偏離目標(biāo)。Hsieh—Yee分析了以下三種情況下用戶搜索的策略：1）在檢索初期時;2）當(dāng)被檢索的項目太多時;3）當(dāng)無可用信息被檢索出來時。研究發(fā)現(xiàn)，對于查詢重構(gòu)，當(dāng)太多項目被檢索出來時在第一個查詢上添加詞匯，用更具體的詞匯或者嘗試另一個不同的搜索詞匯是主要的策略。當(dāng)沒有相關(guān)信息被檢索到時的主要策略是使用其他詞語、用其他搜索引擎或者求助他人。可見，查詢重構(gòu)類型使用與應(yīng)用情境有關(guān)。Chang Liu等[3]將查詢重構(gòu)定義為是在用戶與一個能在其中找到能夠滿足他們搜索目標(biāo)的系統(tǒng)之間反復(fù)的過程。不過對查詢重構(gòu)的概念到目前為止還沒有明確的定義，可以肯定的是，查詢重構(gòu)是指修改原始的查詢方式，以更好匹配相關(guān)文檔的詞匯，最終提高搜索效率的網(wǎng)絡(luò)搜索行為[5]。

1.2查詢重構(gòu)與查詢意圖研究

Strohmaier[2]等研究發(fā)現(xiàn)，用戶向檢索系統(tǒng)表達信息需求的主要方式是進行不斷的重構(gòu)查詢，用戶重構(gòu)的相關(guān)查詢是用戶意圖的直接表達，則查詢重構(gòu)是識別查詢意圖一個重要途徑。目前幾乎沒有將查詢重構(gòu)行為信息應(yīng)用到查詢意圖識別的相關(guān)研究，而當(dāng)前查詢重構(gòu)行為信息主要應(yīng)用在查詢推薦中，如Shi等提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的模型來挖掘與原查詢相關(guān)的查詢重構(gòu)，以此生成候選查詢;Jones等利用根據(jù)查詢重構(gòu)與原查詢共現(xiàn)信息，利用互信息度量查詢間相似性，以此生成候選查詢;張曉娟等[6]基于AOL查詢?nèi)罩緮?shù)據(jù)集，在不給定查詢意圖類目體系情況下，嘗試利用查詢重構(gòu)來識別用戶查詢意圖。

2.查詢重構(gòu)類型劃分

Fidel用兩種策略進行查詢重構(gòu)分類：操作行為和概念行為。Rieh， S（2006）等擴展了的Fidel的分類，并確定查詢重構(gòu)的三個方面：內(nèi)容，格式和資源;并分為四個子面：專指化，泛化，替換同義詞，和平行查詢。這樣的分析為人們提供了一個關(guān)于如何重構(gòu)查詢的全面描述，但這些分類很難實現(xiàn)自動應(yīng)用算法。

基于Excite 搜索日志，Lau， T.開發(fā)的一種方法自動分類查詢四個交互式高級類型?；诓樵兊膬?nèi)容、查詢的長度的變化（忽略相同查詢）的這些情況，在一種任務(wù)類型下的搜索任務(wù)包括：一般化，新穎型，重構(gòu)型和專指化。Huang等開發(fā)了一個廣泛的分類系統(tǒng)，由此他們確定了12種查詢重構(gòu)類型。除了Lau等 確認的三種類型：移除詞匯（同一般化），添加詞匯（同特殊化）之外，他們還發(fā)現(xiàn)其他類型包括文字重排，添加字，縮略式等等。所有的這些分析都將在服務(wù)器終端進行分析，而我們的研究應(yīng)用在可控實驗的客戶端捕捉他們查詢重構(gòu)的方式，?參照他們探究查詢重構(gòu)的方法，通過記錄用戶的搜索過程，識別查詢類型，允許我們能夠在有限的時間內(nèi)分析搜索過程的大量樣本。由此我們根據(jù)在兩個連續(xù)查詢中常用的詞匯和查詢長度的不同確定了五個重構(gòu)類型。5個重構(gòu)類型的分類見表1。

2.1任務(wù)類型劃分

三種類型的任務(wù)是根據(jù)用戶對信息的需要結(jié)構(gòu)而設(shè)計得出的。

1 ）事實發(fā)現(xiàn)型（fact-finding以下簡稱FF），信息需求是由一個單一的或定義的，獨立的資料片;

2 ）信息采集型（information-gathering以下簡稱IG），信息需求是由同一層次多個獨立的概念組成，需要對信息的收集和處理;這是一個廣度的搜索;

3 ）決策型（decision-making以下簡稱DM），需要用戶搜索某一主題知識的多層次多角度信息，答案的給出需要用戶的判斷。

3.研究意義

本研究的目的是探討用戶完成不同搜索任務(wù)時，查詢重構(gòu)類型的使用情況。其影響因素主要包括任務(wù)類型和用戶對以前的搜索結(jié)果的滿意度。我們研究了這些相關(guān)因素對每個查詢重構(gòu)類型的使用及其有效性的影響。這項研究的結(jié)果有助于理解不同查詢重構(gòu)類型的使用情境及效用，對查詢系統(tǒng)改善查詢建議有很大的促進作用。

參考文獻：

[1] 朱明泉，張智君，任衍具. 互聯(lián)網(wǎng)信息搜索用戶行為模型的探索性研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2006，04：475-480.

[2] Strohmaier M，Lux M，Granitzer M. How do Users Express Goals on the web？—An Ewploration of International Structures in Web Search[C].In： Proceedings of the 2007 International Conference on Web Information Systems Engineering （WISE’07）.Berlin，?Heidelberg： Springer-Verlag，?2007：67—78.

[3] Chang Liu. Analysis and Evaluation of Query Reformulations in Different Task Types[J]. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology，2001，47（1）：1-9

[4] Jansen，B.J.，Spink，A.，Blakely，C.，&Koshman，S.（2007）.Defining a session on Web search engines： Research Articles. Journal of the American Society for Information Science and Technology，58（6），862-871.

[5] Xiaobing Xue，W.Bruce Croft. Modeling Reformulation Using Query Distributions [J]. ACM Transactions on Information Systems （TOIS），2013，31（2）

[6]張曉娟，陸偉. 利用查詢重構(gòu)識別查詢意圖[J]. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù)，2013，01：8-14.

本文系：2021年度大慶市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃青年研究項目 “技術(shù)驅(qū)動背景下公共圖書館智慧服務(wù)研究”階段性成果之一