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Retrieval Enhancements for Task-Based Web Search

  • The task-based view of web search implies that retrieval should take the user perspective into account. Going beyond merely retrieving the most relevant result set for the current query, the retrieval system should aim to surface results that are actually useful to the task that motivated the query. This dissertation explores how retrieval systems can better understand and support their users’ tasks from three main angles: First, we study and quantify search engine user behavior during complex writing tasks, and how task success and behavior are associated in such settings. Second, we investigate search engine queries formulated as questions, and explore patterns in a large query log that may help search engines to better support this increasingly prevalent interaction pattern. Third, we propose a novel approach to reranking the search result lists produced by web search engines, taking into account retrieval axioms that formally specify properties of a good ranking.
  • Die Task-basierte Sicht auf Websuche impliziert, dass die Benutzerperspektive berücksichtigt werden sollte. Über das bloße Abrufen der relevantesten Ergebnismenge für die aktuelle Anfrage hinaus, sollten Suchmaschinen Ergebnisse liefern, die tatsächlich für die Aufgabe (Task) nützlich sind, die diese Anfrage motiviert hat. Diese Dissertation untersucht, wie Retrieval-Systeme die Aufgaben ihrer Benutzer besser verstehen und unterstützen können, und leistet Forschungsbeiträge unter drei Hauptaspekten: Erstens untersuchen und quantifizieren wir das Verhalten von Suchmaschinenbenutzern während komplexer Schreibaufgaben, und wie Aufgabenerfolg und Verhalten in solchen Situationen zusammenhängen. Zweitens untersuchen wir Suchmaschinenanfragen, die als Fragen formuliert sind, und untersuchen ein Suchmaschinenlog mit fast einer Milliarde solcher Anfragen auf Muster, die Suchmaschinen dabei helfen können, diesen zunehmend verbreiteten Anfragentyp besser zu unterstützen. Drittens schlagen wir einen neuen Ansatz vor, um die von Web-Suchmaschinen erstellten Suchergebnislisten neu zu sortieren, wobei Retrieval-Axiome berücksichtigt werden, die die Eigenschaften eines guten Rankings formal beschreiben.

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Metadaten
Document Type:Doctoral Thesis
Author: Michael VölskeORCiD
DOI (Cite-Link):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.3942Cite-Link
URN (Cite-Link):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20190709-39422Cite-Link
Referee:Prof. Dr. Pertti VakkariORCiD
Advisor:Prof. Dr. Benno Stein
Language:English
Date of Publication (online):2019/07/08
Year of first Publication:2019
Date of final exam:2019/06/27
Release Date:2019/07/09
Publishing Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Granting Institution:Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Medien
Institutes:Fakultät Medien / Professur Content Management - Web-Technologien
GND Keyword:Information Retrieval
Dewey Decimal Classification:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
BKL-Classification:06 Information und Dokumentation / 06.74 Informationssysteme
Licence (German):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung (CC BY 4.0)