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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’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.zeige mehrzeige weniger
  • 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 ihrerDie 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.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Dokumentart:Dissertation
Verfasserangaben: Michael VölskeORCiD
DOI (Zitierlink):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.3942Zitierlink
URN (Zitierlink):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20190709-39422Zitierlink
Gutachter:Prof. Dr. Pertti VakkariORCiD
Betreuer:Prof. Dr. Benno SteinORCiDGND
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):08.07.2019
Jahr der Erstveröffentlichung:2019
Datum der Abschlussprüfung:27.06.2019
Datum der Freischaltung:09.07.2019
Veröffentlichende Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Titel verleihende Institution:Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Medien
Institute und Partnereinrichtugen:Fakultät Medien / Professur Content Management und Webtechnologien
GND-Schlagwort:Information Retrieval
DDC-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
BKL-Klassifikation:06 Information und Dokumentation / 06.74 Informationssysteme
Lizenz (Deutsch):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung (CC BY 4.0)