搜索引擎點擊模型綜述

王超，劉奕群，馬少平

(清華大學 計算機系，北京 100084)

搜索引擎點擊模型綜述

王超，劉奕群，馬少平

(清華大學 計算機系，北京 100084)

搜索引擎用戶在與搜索引擎的交互過程中反映出的隱性反饋信息(主要是點擊行為信息)是搜索引擎用來改進結(jié)果排序的重要影響因素。然而,由于結(jié)果位置、展現(xiàn)形式等各種因素的影響,將反饋信息直接應用于搜索排序任務往往難以取得較好的效果。針對這一問題,研究人員提出了構(gòu)建描述用戶點擊行為的點擊模型,并基于不同的點擊模型估計用戶對展現(xiàn)結(jié)果的瀏覽概率,進而嘗試去除結(jié)果展現(xiàn)位置等因素對用戶行為的偏置性影響,以達到更好利用隱性反饋信息的目的。作為一種用戶交互信息的有效利用方法,點擊模型在學術(shù)界得到了充分關(guān)注, 并在工業(yè)界得到了廣泛的應用。本文是一篇針對點擊模型發(fā)展過程的綜述性文章，對點擊模型發(fā)展過程中有代表性的多種模型進行了介紹。

搜索引擎；信息檢索；結(jié)果排序；用戶行為分析；點擊模型

在這個信息爆炸的時代，搜索引擎已成為人們在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)海洋中遨游不可或缺的工具。無論是查找信息、獲取資源還是尋求幫助、發(fā)現(xiàn)機遇，都離不開搜索引擎的指引與參考?？梢哉f，搜索引擎已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)中的“基礎(chǔ)設施”。根據(jù)CNNIC中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告顯示，截至 2016 年 1 月,已有82.3%的互聯(lián)網(wǎng)用戶使用搜索引擎,在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡應用中排名第二;而在移動端也有 77.1% 的用戶使用移動端搜索引擎,在移動應用中排名第三。由此可見,搜索引擎已成為大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)用戶必不可少的應用之一,因此搜索引擎所提供的搜索結(jié)果質(zhì)量對于用戶體驗有著極為重要的影響。

在搜索引擎對于不同搜索結(jié)果的質(zhì)量(結(jié)果相關(guān)性)進行判斷(預測)時，最為傳統(tǒng)的方法是基于結(jié)果內(nèi)容的相關(guān)性預測方法[1]，該方法通過對搜索時用戶提交的查詢詞以及所有結(jié)果的文本內(nèi)容進行處理，從中提取出有效的衡量結(jié)果相關(guān)性的特征(例如TF-IDF[2]、BM25[3]等)，從而利用上述特征或指標來衡量不同搜索結(jié)果與查詢詞之間的相關(guān)性，進而對所有結(jié)果進行篩選和排序。這些方法為搜索引擎系統(tǒng)快速并準確地從大量結(jié)果中篩選出符合用戶真實搜索需求的結(jié)果列表提供了最為基礎(chǔ)有效的解決方案，成為了當前搜索引擎架構(gòu)中基礎(chǔ)的模塊之一。然而上述方法并不能完美解決搜索結(jié)果相關(guān)性預測及排序等問題，例如Lv等[4]指出，當結(jié)果內(nèi)容信息很長時，BM25指標會變得不能正確衡量結(jié)果的相關(guān)性。因此，除了結(jié)果的內(nèi)容信息外，搜索引擎有必要引入更多的信息去更好地衡量搜索結(jié)果的相關(guān)性，從而為搜索用戶提供更好的結(jié)果排序。

由于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中往往包含大量超鏈接，這些超鏈接使互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁得以互相連接，從而組成了不同的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。因此，一個簡單的推斷是在該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中，不同位置的節(jié)點其具有的重要性程度可能不同。所以第2種方法是利用互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)推斷不同結(jié)果的重要性[5]、可靠性[6]等，從而對不同結(jié)果的相關(guān)性有更好地估計。上述方法為搜索引擎結(jié)果相關(guān)性估計和結(jié)果排序起到了進一步改進的作用，同樣成為了搜索引擎的重要模塊之一。

除了上述方法外，近年來，利用互聯(lián)網(wǎng)群體智慧[7]來改善搜索結(jié)果相關(guān)性估計[8]的方法開始受到關(guān)注，并成為另一種提升搜索引擎結(jié)果相關(guān)性估計和改進搜索引擎排序的重要方法。由于每天都有大量的用戶與搜索引擎進行交互，這些搜索引擎用戶在與搜索引擎的交互過程中反映出的隱性反饋信息(主要是點擊行為信息)也是搜索引擎改進結(jié)果排序的重要影響因素。直觀來說，如果很多的搜索用戶在搜索同一個查詢時點擊了某個搜索結(jié)果，那么該搜索結(jié)果就有可能是一個相關(guān)的結(jié)果。由于每天搜索引擎都可以收集到海量的用戶隱性反饋信息，如果我們能從這些信息中挖掘出用戶對于搜索結(jié)果的真實相關(guān)性反饋，那么就可以利用上述信息對搜索引擎的相關(guān)性預測進行更好地改進。

然而，用戶在搜索過程中的點擊行為可能會受到多種因素的影響。研究表明，由于搜索用戶受到結(jié)果位置[9-10]、展現(xiàn)形式[11]、可信度[12]等各種因素的影響，將反饋信息直接應用于結(jié)果相關(guān)性估計任務往往難以取得較好的效果。針對這一問題，研究人員提出了構(gòu)建描述用戶點擊行為的點擊模型[13-15]來嘗試解決上述問題。點擊模型是用來描述用戶從開始搜索到搜索結(jié)束過程中點擊行為的發(fā)生過程的模型，不同的模型會嘗試描述用戶在搜索過程中受到的不同因素的影響，以及這些影響之間的相互關(guān)聯(lián)(例如，不同的點擊模型會對用戶檢驗不同位置的搜索結(jié)果的概率有不同的估計，進而嘗試去除結(jié)果展現(xiàn)位置等因素對用戶行為的偏置性影響)，最終利用大規(guī)模的用戶點擊信息去推測模型中的不同影響因素所發(fā)揮的作用程度，從而更為準確地估計結(jié)果的真實相關(guān)性和新頁面下用戶的點擊概率，達到更好利用隱性反饋信息的目的。

作為一種用戶交互信息的有效利用方法，點擊模型在學術(shù)界得到了充分關(guān)注，并在工業(yè)界得到了廣泛的應用。傳統(tǒng)的點擊模型主要針對于傳統(tǒng)同質(zhì)化的搜索頁面(搜索頁面中的結(jié)果均采用相近的文本形式展現(xiàn)，結(jié)果之間除了文字內(nèi)容不同外并沒有明顯的展現(xiàn)形式差異)進行設計。隨著Web2.0時代的到來，富媒體展現(xiàn)形式被越來越多地應用于搜索交互界面，搜索結(jié)果也變得越來越異質(zhì)化[16]，這些變化使得用戶的檢驗行為(注意力分布偏好、瀏覽順序等)發(fā)生了明顯的改變[17]，傳統(tǒng)的點擊模型已經(jīng)不能正確地描述用戶的真實行為，相應的排序方法也難以取得較優(yōu)的效果。因此研究人員開始提出針對于垂直搜索結(jié)果的點擊模型以及針對非順序檢驗行為的點擊模型。

1 基于位置的點擊模型

主流的點擊模型大都基于點擊模型方面最基礎(chǔ)的研究[9]，認為用戶在瀏覽搜索引擎時采用的是沿著搜索結(jié)果列表從上到下依次瀏覽的方式，根據(jù)這個假設，用戶的瀏覽順序與搜索結(jié)果的位置順序是一致的。因此大多數(shù)的點擊模型都是基于位置的構(gòu)建方式(我們稱作基于位置的點擊模型)。另外，由于點擊模型中最主要的信息來源為用戶的交互信息(主要是點擊信息)，因此模型對于用戶行為以及結(jié)果相關(guān)性的推斷都來源于點擊行為。因此大多數(shù)的點擊模型都假設搜索頁面中的所有結(jié)果是同質(zhì)的(所有具有類似的形式,僅在內(nèi)容上有所區(qū)別，對應到模型中即為僅在結(jié)果相關(guān)性上有所區(qū)別)，在排除結(jié)果相關(guān)性影響之后這些結(jié)果對于用戶的行為不構(gòu)成影響。

上述兩條假設成為了主流點擊模型的基礎(chǔ)假設，因此本部分的相關(guān)工作介紹主要介紹這些點擊模型相關(guān)內(nèi)容,其他的與之有所區(qū)別的點擊模型會在本工作與這些工作相關(guān)的章節(jié)進行介紹。

大多數(shù)的點擊模型利用名為檢驗假設(examination hypothesis)[9]的用戶行為假設來對用戶的點擊行為和其中蘊含的結(jié)果反饋之間的關(guān)聯(lián)進行建模，其具體描述為給定一個查詢詞q和對應的搜索結(jié)果列表D=通常為 10，即頁面中包含10條搜索結(jié)果。對于其中第i個結(jié)果di，該結(jié)果是否被點擊(Ci=1)當且僅當這個結(jié)果被用戶檢驗(Ei=1)，并且這個結(jié)果是一個相關(guān)的結(jié)果(Ai=1),而相關(guān)與檢驗則是兩個獨立的變量。

根據(jù)以上假設，一個搜索結(jié)果被點擊的概率可以用式(1)表示：

(1)

這樣我們在知道用戶的點擊信息之后，通過推斷用戶的檢驗信息，就能推斷出每個結(jié)果的真實相關(guān)性信息。圖1為檢驗假設的模型示意圖。

圖1 檢驗假設示意圖Fig.1 Graphical representation of the examination hypothesis

1.1 級聯(lián)模型

級聯(lián)模型[9]假設用戶的瀏覽行為是沿著搜索結(jié)果列表從上到下依次檢驗的，當且僅當用戶檢驗了某個結(jié)果并且該用戶沒有做出點擊該結(jié)果的行為，該用戶才會繼續(xù)檢驗排在該結(jié)果后一位的搜索結(jié)果。其模型的示意圖如圖2所示。針對該結(jié)果的公式為

圖2 級聯(lián)模型示意圖Fig.2 Graphical representation of the cascade model (fragment)

1.2 DCM模型

由級聯(lián)模型的假設可知，該模型只能描述用戶僅有一次點擊的搜索情況，而實際的用戶行為中，用戶可能會發(fā)生多次點擊，因此Guo等[13]提出了dependency click model (DCM)模型，該模型沿用了用戶順次向下檢驗的行為假設，同時假設當用戶點擊之后仍然有一定的概率繼續(xù)下一步的瀏覽行為，其瀏覽行為描述公式為

1.3 UBM模型

接下來，Dupret等[14]提出了user browsing model (UBM)模型,如圖3所示。他們通過實驗研究發(fā)現(xiàn)用戶檢驗某個位置的結(jié)果的概率不僅和當前該結(jié)果所處的位置相關(guān)，同時還和該結(jié)果與用戶上一次點擊的結(jié)果的距離有著非常重要的關(guān)聯(lián)，因此他們的模型假設：

式中：ri表示當前該結(jié)果的位置，而di表示當前結(jié)果和上次點擊的結(jié)果的位置距離。

1.4DBN模型

Chapelle等[15]提出了dynamicBayesiannetwork(DBN)模型，如圖4。該模型首次將用戶的瀏覽過程中的滿意度行為引入模型描述中。該模型假設用戶每點擊一條結(jié)果之后都會有一定的滿意度改變，而一旦用戶在某次點擊之后達到了滿意的程度，那么他/她就會停止檢驗后續(xù)的結(jié)果并結(jié)束這次查詢：

式中：Si表示用戶點擊了第i個結(jié)果之后的滿意程度，λ表示了用戶不滿意的情況下繼續(xù)檢驗后續(xù)結(jié)果的概率。

圖4 DBN模型示意圖Fig.4 Graphical representation of the dynamic Bayesian network model (fragment)

除了上述模型之外，Guo等[23]提出了clickchainmodel(CCM)模型描述用戶可能存在的略過行為；Hu等[24]嘗試區(qū)分不同查詢意圖下用戶瀏覽行為的區(qū)別，從而對已有的點擊模型進行改進；Chen等[25]提出了noise-awareclickmodel(NCM)嘗試從所有的點擊信息中區(qū)分哪些是用戶真實的結(jié)果相關(guān)性判斷，哪些是由于其他原因造成的不可信的點擊。

可以看到，以上的一系列的點擊模型都是基于用戶的檢驗順序嚴格從上到下進行一遍以及所有結(jié)果具有同質(zhì)屬性這兩個基本的假設進行研究的。

2 針對垂直搜索結(jié)果的點擊模型

隨著Web2.0時代的快速發(fā)展，搜索引擎頁面正在變得越來越異質(zhì)化，大量的包含富文本信息的搜索結(jié)果被引入搜索頁面。這些搜索結(jié)果來自于搜索引擎的多個具有特定搜索目標的子引擎，通常被稱為垂直搜索引擎。這些來自垂直搜索引擎的垂直搜索結(jié)果(例如圖片搜索引擎得到的圖片結(jié)果)往往與傳統(tǒng)的結(jié)果具有不同的展現(xiàn)形式，因此現(xiàn)今的搜索頁面上的搜索結(jié)果正在變得非常異質(zhì)化，這也使得用戶的瀏覽行為習慣和偏好可能產(chǎn)生比較大的變化。

Wang等[11]對一家中文商業(yè)搜索引擎的大規(guī)模搜索日志進行了分析(詳細分析結(jié)果請見2.1小節(jié))，發(fā)現(xiàn)當前中文搜索環(huán)境下超過80%的搜索結(jié)果頁面包含有垂直結(jié)果，并且不同展現(xiàn)形式的垂直結(jié)果對用戶的行為產(chǎn)生了很大的影響，包括對于垂直結(jié)果本身(局部影響)和對整個搜索頁面(全局影響)。因此，對于現(xiàn)今的搜索引擎來說，考慮不同垂直結(jié)果是非常重要的因素。

他們根據(jù)中文搜索引擎常見的搜索結(jié)果對結(jié)果展現(xiàn)形式進行了分類，如圖5所示：

1)普通結(jié)果：非垂直結(jié)果，最常見的搜索結(jié)果展現(xiàn)形式，由一條超鏈接標題和一段文本摘要組成。

2)文本類垂直結(jié)果：由一段文本摘要和多條超鏈接標題組成，例如新聞類或者百科類搜索結(jié)果。

3)多媒體類垂直結(jié)果：主要由一組多媒體組件(通常為一組圖片)組成，如視頻、圖片類搜索結(jié)果。

4)應用類垂直結(jié)果：由嵌入搜索頁面的一組組件組成，用戶可以通過與組件交互直接得到搜索結(jié)果，例如計算匯率兌換的計算器。

圖5 不同類型垂直結(jié)果示意圖Fig.5 Different types of vertical results

2.1FCM模型

Chen等[16]最早提出了針對垂直結(jié)果的點擊模型，他們分析了部分垂直結(jié)果對用戶點擊的影響，提出了federatedclickmodel(FCM)模型，該模型假設用戶的檢驗概率可能會受到最近的上一個垂直結(jié)果的影響(吸引假設)：

式中：A表示用戶是否被垂直結(jié)果所吸引，如果用戶被垂直結(jié)果吸引A=1，那么該用戶的檢驗其他普通結(jié)果的概率會受到一定的影響。

2.2VCM模型

Wang等[11]利用眼動追蹤設備對用戶的搜索瀏覽行為進行了深入的分析，他們發(fā)現(xiàn)不同展現(xiàn)類型的垂直結(jié)果對用戶的視線注視行為有著很大的影響,如圖6所示。

(a) 不含垂直結(jié)果 (b)包含多媒體垂直結(jié)果圖6 多媒體垂直結(jié)果對用戶的前兩秒視覺注視行為的影響Fig.6 The impact of multimedia vertical results on user’s first two seconds’ fixation

圖6左側(cè)為不含垂直結(jié)果的頁面，右側(cè)為包含多媒體垂直結(jié)果的頁面，熱度圖越暖色表示用戶的視覺注視越多。可以看到，當多媒體垂直結(jié)果加入頁面后，用戶的視線被很大程度吸引，從而不再像左圖一樣自上而下遞減分布。

Wang等[11]針對用戶的瀏覽行為變化進行了深入的分析，最終總結(jié)了4個用戶行為偏置假設：

1)吸引力偏置假設：如果有一個垂直結(jié)果在搜索結(jié)果頁面中出現(xiàn)，那么用戶有一定的概率首先檢驗該垂直結(jié)果。

2)全局影響偏置假設：如果有一個垂直結(jié)果在搜索結(jié)果頁面中出現(xiàn)，并且用戶首先檢驗了該垂直結(jié)果，那么用戶會對整個頁面有一個全局印象，該印象會使得用戶對普通搜索結(jié)果的檢驗和點擊偏好產(chǎn)生影響。

3)首位偏置影響假設：如果有一個垂直結(jié)果在搜索結(jié)果頁面中出現(xiàn)，并且該垂直結(jié)果被排在了第1位，那么用戶就可能會更多地點擊該垂直結(jié)果而較少點擊其他結(jié)果。

4)瀏覽順序偏置影響假設：如果有一個垂直結(jié)果在搜索結(jié)果頁面中出現(xiàn)，并且用戶首先檢驗了該垂直結(jié)果，那么用戶會在接下來回看垂直結(jié)果之前的搜索結(jié)果，回看的路徑或者回到頂端自上而下瀏覽，或者沿著自下而上的順序反序瀏覽。

相應的點擊模型描述為

其描述的用戶瀏覽行為決策過程可以用圖7表示。用戶在開始瀏覽時，他會有一定的機率決定是否首先去檢驗垂直結(jié)果，如果首先檢驗了垂直結(jié)果，那么用戶會繼續(xù)約定是否回到頁面頂端自上而下瀏覽，亦或是自下而上反序瀏覽。

3 基于點擊順序的點擊模型

已有的眼動追蹤實驗研究工作[18]表明，搜索引擎用戶的瀏覽習慣可以分為兩種類型：深度優(yōu)先策略和寬度優(yōu)先策略。其中深度優(yōu)先策略描述用戶的檢驗順序是順著搜索結(jié)果列表的結(jié)果序列自上而下瀏覽搜索結(jié)果并在瀏覽每個搜索結(jié)果的同時決定是否點擊。而寬度優(yōu)先策略則是另一種類型，它描述用戶在點擊搜索結(jié)果之前會預先檢驗一系列的搜索結(jié)果，然后再在其中選擇自己最中意的若干結(jié)果點擊。由于根據(jù)深度優(yōu)先假設，用戶點擊時受到的很重要的位置偏執(zhí)影響能夠很容易被模型所考慮進去，因此大多數(shù)的點擊模型[13-15]都遵從深度優(yōu)先假設，也就是用戶自上而下瀏覽一遍搜索結(jié)果列表。

圖7 VCM模型流程Fig.7 Graphical representation of the vertical click model

然而，眼動視線追蹤實驗研究[19]表明，僅有34%的搜索用戶的瀏覽序列是順序(自上而下)的，而有50%以上的查詢會話中用戶會發(fā)生回訪行為(自下而上的瀏覽搜索結(jié)果)或者略過的行為。因此研究人員有必要對用戶的非順序瀏覽(點擊和檢驗)行為進行研究。

3.1TCM模型

Xu等最先提出了名為temporalclickmodel(TCM)[20]的模型在廣告搜索中描述用戶的點擊行為。這個模型嘗試將所有可能的檢驗序列全部計算出現(xiàn)概率，因此只能描述僅包含兩個結(jié)果(廣告)的頁面，所描述的非順序點擊行為為：用戶首先點擊了第2個搜索結(jié)果，然后再點擊了第1個搜索結(jié)果。因此這個工作很難像其他點擊模型一樣擴展到描述整個搜索結(jié)果列表。

3.2POM模型

Wang等提出了名為partiallyobservableMarkovmodel(POM)[21]的點擊模型來描述用戶的任意瀏覽行為。POM模型將用戶的檢驗事件當做一個部分可觀測的隨機過程來進行描述。其流程示意圖如圖8所示，對于一個可以觀測的點擊行為序列，該模型會試圖尋找所有可能的檢驗序列并分別計算各種檢驗序列的可能性。

(a) 觀測序列O

(b)假設序列Q1

(c)假設序列Q2)圖8 POM模型流程示意圖Fig.8 Graphical representation of the vertical click model

盡管這個模型能夠描述用戶的非順序檢驗行為，但模型僅考慮了用戶在不同位置之間的檢驗跳轉(zhuǎn)概率(也就是說，不同用戶，不同查詢，不同搜索結(jié)果下用戶的檢驗跳轉(zhuǎn)行為是一致的)，因此該模型并不能針對具體的查詢和結(jié)果給出點擊概率預測和結(jié)果相關(guān)性預測，并且難以在實際環(huán)境中應用，并和已有的點擊模型進行比較。

3.3PSCM模型

Wang等[22]利用眼動視線追蹤設備對用戶的非順序瀏覽行為進行了深入的分析，在總結(jié)了用戶瀏覽行為的一般規(guī)律后提出了如下兩個用戶非順序瀏覽行為假設。

1)局部檢驗線性假設：在兩次點擊之間，用戶傾向于沿著點擊方向檢驗結(jié)果而不再改變檢驗方向，無論用戶的點擊方向是向上還是向下。

2)非一階檢驗假設：盡管用戶在兩次點擊之間的檢驗行為是局部線性有序的，但用戶并不是一個挨著一個檢驗搜索結(jié)果，而是會略過一些搜索結(jié)果。

相應的模型示意圖如圖9所示，點擊行為首先根據(jù)時間信息記錄為時間序列，接下來對于每一個點擊對，根據(jù)局部檢驗線性假設，用戶在點擊對之間是線性的瀏覽行為，因此可以用一個基于位置點擊模型的子模塊來描述這個點擊對之間的用戶瀏覽行為。而由于用戶可能會略過一些結(jié)果，因此點擊對之間的所有搜索結(jié)果并不是都被用戶檢驗，而是需要模型推斷用戶檢驗了哪些搜索結(jié)果。

圖9 PSCM模型流程示意圖Fig.9 Graphical representation of the partially sequential click model

4 點擊模型開源工具及數(shù)據(jù)集

由于點擊模型具有很強的實用性，因此很多搜索引擎公司都有部分模型的內(nèi)部實現(xiàn)方案，而研究人員也針對點擊模型開發(fā)了一系列的開源工具實現(xiàn)：

1)ClickModelProject(https://github.com/varepsilon/clickmodels)是一個基于Python的開源點擊模型項目，本文中介紹的DCM、UBM、DBN等模型在該開源項目中均有實現(xiàn)。

2)PyClick(https://github.com/markovi/PyClick)是一個基于Python的開源點擊模型項目，本文中介紹的FCM、VCM等模型在該開源項目中均有實現(xiàn)。

3)THUIRClick(https://github.com/THUIR/PSCMModel)是一個基于Python的開源點擊模型項目，本文中介紹的TCM、POM、PSCM等模型在該開源項目中均有實現(xiàn)。

除了開源工具之外，業(yè)界搜索引擎公司也公布了一批公開的搜索日志資源：

1)Yandex(https://www.kaggle.com/c/yandex-personalized-web-search-challenge)是一家俄文和英文搜索引擎公司，其公布了2012年某一個月的搜索日志。

2)Sogou(http://www.sogou.com/labs/dl/q-e.html)是一家中文搜索引擎公司，其公布了2012年部分時段的搜索日志。

3)Microsoft(http://research.microsoft.com/en-us/um/people/nickcr/wscd09/)公布了2006年MSN的某一個月的搜索日志。

5 結(jié)束語

點擊模型作為一種用戶交互信息的有效利用方法，在學術(shù)界得到了充分關(guān)注，并在工業(yè)界得到了廣泛的應用。本文主要介紹了點擊模型的發(fā)展過程以及不同點擊模型的功能。同時介紹了部分點擊模型研究中可用的資源。隨著大數(shù)據(jù)時代的不斷推進，點擊模型作為一種有效利用搜索引擎海量用戶交互數(shù)據(jù)的方法，必將在學術(shù)界得到更為全面的研究，也將在工業(yè)界得到更為深入的應用。

[1]ROBERTSONS,ZARAGOZAH.Theprobabilisticrelevanceframework:BM25andbeyond[M].Hanover,MA:NowPublishersInc, 2009.

[2]SPARCKJONESK.Astatisticalinterpretationoftermspecificityanditsapplicationinretrieval[J].Journalofdocumentation, 1972, 28(1): 11-21.

[3]ROBERTSONSE,WALKERS,JONESS,etal.Okapiattrec-3[Z].NistSpecialPublicationSp, 1995, 109: 109.

[4]LVY,ZHAIC.Whendocumentsareverylong,bm25fails! [C]//Proceedingsofthe34thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork:ACM, 2011: 1103-1104.

[5]PAGEL,BRINS,MOTWANIR,etal.Thepagerankcitationranking:bringingordertotheweb[Z].Stanford:StanfordUniversity, 1999.

[6]GYONGYIZ,GARCIA-MOLINAH,PEDERSENJ.Combatingwebspamwithtrustrank[C]//Proceedingsofthe30thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases.Toronto,Canada:VLDBEndowment, 2004: 576-587.

[7]SUROWIECKIJ.Thewisdomofcrowds[Z].Anchor, 2005.

[8]AGICHTEINE,BRILLE,DUMAISS,etal.Learninguserinteractionmodelsforpredictingwebsearchresultpreferences[C]//Proceedingsofthe29thAnnualInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2006： 3-10.

[9]CRASWELLN,ZOETERO,TAYLORM,etal.Anexperimentalcomparisonofclickposition-biasmodels[C]//Proceedingsofthe2008InternationalConferenceonWebSearchandDataMining.NewYork,NY,USA:ACM, 2008: 87-94.

[10]JOACHIMST,GRANKAL,PANB,etal.Accuratelyinterpretingclickthroughdataasimplicitfeedback[C]//Proceedingsofthe28thAnnualInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2005: 154-161.

[11]WANGC,LIUY,ZHANGM,etal.Incorporatingverticalresultsintosearchclickmodels[C]//Proceedingsofthe36thinternationalACMSIGIRconferenceonResearchanddevelopmentininformationretrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2013: 503-512.

[12]YUEYS,PATELR,ROEHRIGH.Beyondpositionbias:Examiningresultattractivenessasasourceofpresentationbiasinclickthroughdata[C]//Proceedingsofthe19thInternationalConferenceonWorldWideWeb.NewYork,NY,USA:ACM, 2010: 1011-1018.

[13]GUOF,LIUC,WANGYM.Efficientmultiple-clickmodelsinwebsearch[C]//ProceedingsoftheSecondACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining.NewYork,NY,USA:ACM, 2009: 124-131.

[14]DUPRETGE,PIWOWARSKIB.Auserbrowsingmodeltopredictsearchengineclickdatafrompastobservations[C]//Proceedingsofthe31stAnnualInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2008: 331-338.

[15]CHAPELLEO,ZHANGY.Adynamicbayesiannetworkclickmodelforwebsearchranking[C]//Proceedingsofthe18thInternationalConferenceonWorldWideWeb.NewYork,NY,USA:ACM, 2009: 1-10.

[16]CHENDQ,CHENWZ,WANGHX,etal.Beyondtenbluelinks:enablinguserclickmodelinginfederatedwebsearch[C]//Proceedingsofthe5thACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining.NewYork,NY,USA:ACM, 2012: 463-472.

[17]LIUZY,LIUYQ,ZHOUK,etal.Influenceofverticalresultinwebsearchexamination[C]//Proceedingsofthe38thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2015: 193-202.

[18]KL?CKNERK,WIRSCHUMN,JAMESONA.Depth-andbreadth-firstprocessingofsearchresultlists[C]//CHI'04ExtendedAbstractsonHumanFactorsinComputing.NewYork,NY,USA:ACM, 2004: 1539.

[19]LORIGOL,PANB,HEMBROOKEH,etal.Theinfluenceoftaskandgenderonsearchandevaluationbehaviorusinggoogle[J].Informationprocessing&management, 2006, 42(4): 1123-1131.

[20]XUWH,MANAVOGLUE,CANTU-PAZE.Temporalclickmodelforsponsoredsearch[C]//Proceedingsofthe33rdInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2010: 106-113.

[21]WANGKS,GLOYN,LIXL.InferringsearchbehaviorsusingpartiallyobservableMarkov(POM)model[C]//ProceedingsofthethirdACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining.NewYork,NY,USA:ACM, 2010: 211-220.

[22]WANGC,LIUYQ,WANGM,etal.Incorporatingnon-sequentialbehaviorintoclickmodels[C]//Proceedingsofthe38thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.NewYork,NY,USA:ACM, 2015: 283-292.

[23]GUOF,LIUC,KANNANA,etal.Clickchainmodelinwebsearch[C]//Proceedingsofthe18thInternationalConferenceonWorldWideWeb.NewYork,NY,USA:ACM, 2009: 11-20.

[24]HUBT,ZHANGYC,CHENWZ,etal.Characterizingsearchintentdiversityintoclickmodels[C]//Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonWorldWideWeb.NewYork,NY,USA:ACM, 2011: 17-26.

[25]CHENWZ,WANGD,ZHANGYC,etal.Anoise-awareclickmodelforwebsearch[C]//Proceedingsofthe5thACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining.NewYork,NY,USA:ACM, 2012: 313-322.

王超，男，1989年生，博士，主要研究方向為互聯(lián)網(wǎng)搜索結(jié)果排序和用戶行為建模方面的研究，發(fā)表學術(shù)論文多篇，獲得SIGIR2015最佳論文提名獎。

劉奕群，男，1981年生，副教授、博士生導師中國人工智能學會理事，知識工程與分布智能專委會委員，中國中文信息學會信息檢索與內(nèi)容安全專委會委員。主要研究方向為信息檢索與互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)。2016年獲得國家自然基金委優(yōu)秀青年科學基金資助。發(fā)表學術(shù)論文30余篇，獲得SIGIR(CCFA類)最佳論文提名獎。據(jù)GoogleScholar統(tǒng)計，論文被引用1700余次。

馬少平，男，1961年生，教授、博士生導師，中國人工智能學會副理事長，知識工程與分布式智能專委會主任，中國中文信息學會常務理事，信息檢索與內(nèi)容安全專委會副主任。主要研究方向為智能信息處理，模式識別、文本信息檢索、中文古籍的數(shù)字化與檢索。作為項目負責人先后承擔“973”、“863”、自然科學基金項目等多項課題。所領(lǐng)導的文本信息檢索小組，從2002年開始，在國際上著名的TREC(文本檢索國際會議)文本檢索標準評測中，多次取得第一名的好成績，發(fā)表學術(shù)論文多篇。

A survey of click models for Web browsing

WANG Chao， LIU Yiqun， MA Shaoping

(State Key Lab of Intelligent Technology and Systems， Tsinghua University, Beijing 100084， China)

The implicit feedback information contained in a user’s search interaction process makes an important contribution to the improvement of search ranking. However, since user behavior is affected by several factors (or biases) caused by the ranked positions of the results, presentation styles, etc., it is difficult to directly adopt click information as a relevant feedback mechanism of the search sequence task. To shed light on this research question, researchers have proposed several click models to describe how users examine and click on results from the search engine result pages (SERPs). Based on these models, it is possible to estimate the examination probability of search results and thus reduce the influence of behavior biases to obtain a justified estimation of the result’s relevance. Much attention has been paid to the click model in recent years because it helps commercial search engines to improve ranking performance. In this paper, recent efforts made in constructing click models were investigated and their differences were compared in both performance and application scenarios.

search engine； information retrieval； result ranking； user behavior analysis； click model

10.11992/tis.201605023

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170111.1619.004.html

2016-05-26.

國家自然科學基金項目(61532011, 61672311).

馬少平. E-mail：msp@tsinghua.edu.cn.

TP391

A

1673-4785(2016)06-0711-08

王超，劉奕群，馬少平. 搜索引擎點擊模型綜述[J]. 智能系統(tǒng)學報， 2016, 11(6): 711-718.

英文引用格式：WANG Chao， LIU Yiqun， MA Shaoping. A survey of click models for Web browsing[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2016, 11(6): 711-718.