图像搜索环境下用户满意度预测方法研究

• 作者: 刘奕群 张帆 张敏 罗成 陈雪松 马少平
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像搜索 用户行为 满意度预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十四届全国信息检索学术会议(CCIR 2018)论文选登
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 7661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.11.05.001

摘要

搜索用户的满意度是搜索引擎性能的重要体现.在网页搜索中,通过用户行为,即用户和搜索引擎之间的交互信息,可以比较准确地预测用户满意度.根据图像和网页搜索过程中的相似和差异,整合和设计出用户交互行为中存在的特征,用来训练模型,并对用户满意度进行预测.实验结果表明,文章所提出的组合模型对图像搜索环境下用户满意度的预测有着较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雪松	青海大学计算机技术与应用系	3	2	1.0	1.0