query understanding
Post on 06-Jul-2015
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Query Understanding Prof. Dr. Dirk Lewandowski Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information dirk.lewandowski@haw-hamburg.de
1 |
Kurzvorstellung
• Prof. Dr. Dirk Lewandowski
• Professor für Information Research & Information Retrieval an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
• Forschung vor allem zur Qualität von Suchmaschinen, Nutzerverhalten, Query Understanding
2 | Dirk Lewandowski
Worum soll‘s heute gehen?
1. Wie kann man aus den Suchanfragen der Nutzer ihre Wünsche/Ziele herauslesen?
2. Mit welchen Hilfsmitteln kann man hier arbeiten?
3. Was nützt es, die Suchanfragen besser zu verstehen?
3 | Dirk Lewandowski
Hätten Sie‘s verstanden?
• vatikan • stockbrot • bmw • fußball • drehscheibe • frauentausch • seelenfarben • berliner bank • osterei • wow
4 | Dirk Lewandowski
• x
5 | Dirk Lewandowski
• x
6 | Dirk Lewandowski
• x
7 | Dirk Lewandowski
• x
8 | Dirk Lewandowski
Die Suchintention kann sich verändern
9 | Dirk Lewandowski
Die Suchintention kann sich verändern
10 | Dirk Lewandowski
Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen?
• Genre (Bsp. Nachrichten) • Thema (grob) • Intention (informationsorientiert, navigationsorientiert, transaktionsorientiert) • Ziel (Aktion oder Ressource) • Spezifität (Bsp. „Mindestlohn“) • Bandbreite/Mehrdeutigkeit (Ergebnisse ausdifferenzieren) • Autoritätsbezug • Ortsbezug • Zeitbezug (explizit; implizit; aus dem Suchanfrage-Volumen)
(nach Calderon-Benavides et al. 2010)
11 | Dirk Lewandowski
Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen?
• Genre (Bsp. Nachrichten) • Thema (grob) • Intention (informationsorientiert, navigationsorientiert, transaktionsorientiert) • Ziel (Aktion oder Ressource) • Spezifität (Bsp. „Mindestlohn“) • Bandbreite/Mehrdeutigkeit (Ergebnisse ausdifferenzieren) • Autoritätsbezug • Ortsbezug • Zeitbezug (explizit; implizit; aus dem Suchanfrage-Volumen)
(nach Calderon-Benavides et al. 2010)
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Top1000 Suchanfragen
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Top10000 Suchanfragen (logarithmisch)
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Position des Treffers
(Granka et al. 2004)
15 | Dirk Lewandowski
Ebenen der Analyse: Daten
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Suchanfragen im Kontext
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Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf
Frants, Shapiro und Voiskunskii 1997, Übersetzung Stock
CIN POIN
Thematische Grenzen sind klar abgesteckt. Thematische Grenzen sind nicht exakt bestimmbar.
Die Suchfrageformulierung ist durch exakte Terme ausdrückbar.
Die Suchfrageformulierung lässt mehrere terminologische Varianten zu.
Eine Fakteninformation reicht i.d.R. aus, um den Bedarf zu decken.
In der Regel müssen diverse Dokumente beschafft werden. Ob der Informationsbedarf damit abschließend gedeckt ist, bleibt offen.
Mit der Übermittlung der Fakteninformation ist das Informationsproblem erledigt.
Mit der Übermittlung der Literaturinformationen wird ggf. das Informationsproblem modifiziert oder ein neuer Bedarf geweckt.
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Drei Anfragetypen
Anfragetypen nach Broder (2002)
• Informational (informationsorientiert) – Nutzer möchte sich zu einem Thema informieren. – Ziel sind mehrere Dokumente.
• Navigational (navigationsorientiert) – Ziel ist es, eine bestimmte Seite (wieder) zu finden. – Typisch: Suche nach Homepage („Daimler Chrysler“). – Ziel ist i.d.R. ein Dokument.
• Transactional (transaktionsorientiert) – Ziel ist das Auffinden einer Website, auf der dann eine Transaktion stattfinden
soll. – Beispiele für Transaktionen: Kauf eines Produkts, Download einer Datei.
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Anwendungsfälle: Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf
Anwendungsfall Konkret Problemorientiert
Websuche Ebay-Homepage Informationen über die neue Sherlock-Holmes-Serie der BBC
Bibliothekskatalog Ist das Buch „Information Retrieval“ von Stock in der HAW-Bibliothek vorhanden?
Welche Bücher gibt es zum Thema kollaborative Suche?
Online-Dating Welche Hobbies hat Natalia73?
Wer passt zu mir?
Produktsuche Was kostet der Roomba 581?
Welcher Staubsaugroboter ist der beste?
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Anteile der Anfragetypen
(Lewandowski 2007, p. 267)
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Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks bestimmen
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Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks bestimmen
23 | Dirk Lewandowski
Einsatzmöglichkeiten von Query Understanding
• Anfrageerweiterung • Generierung von Suchvorschlägen • Steuerung der organischen Ergebnisse • Steuerung der Werbung • Steuerung der Universal Search
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