《用户信息搜寻行为》课件

用户信息搜寻行为用户在网络上进行信息搜寻的行为和模式了解用户搜寻行为，有助于优化网站设计和内容，提升用户体验11课程背景信息爆炸时代信息检索技术不断发展，为用户提供更便捷用户对信息获取效率和准确性要求更高，对的信息获取方式信息搜寻行为研究意义重大信息资源数量持续增长，用户难以找到所需信息信息检索的起源早期阶段信息检索萌芽于信息爆炸的时代，最初以手工检索为主，效率低下机械化检索20世纪中期，随着计算机技术的进步，出现了基于卡片目录和索引系统的机械化检索系统现代信息检索20世纪60年代起，信息检索开始向现代化、数字化方向发展，并出现了一系列基于计算机的检索系统，例如文献数据库互联网时代互联网的兴起为信息检索带来了新的挑战和机遇，搜索引擎等技术成为信息检索的重要工具信息检索的定义目标过程信息检索的目标是帮助用户从海量信息中快速找到所需的信信息检索的过程包括确定信息需求、选择检索工具、输入检息索词、分析检索结果、评估检索效果等步骤应用学科信息检索广泛应用于各种领域，例如图书馆、互联网搜索、信息检索是一个交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、图数字图书馆等书馆学等多个学科信息检索系统的基本原理检索策略排序与评估用户交互根据用户输入的查询语句，从对检索结果进行排序，并将最提供用户界面，方便用户输入信息库中检索出相关的文档相关的文档排在前面例如，查询语句、查看检索结果并进例如，布尔模型、向量空间模使用各种评分函数来评估文档行相关操作例如，提供反馈型等与查询的相关性机制，帮助系统改进检索效果信息表示将信息转换为计算机可处理的形式例如，使用关键词、主题词等来描述文档信息检索模型布尔模型向量空间模型基于布尔逻辑，用“与”、“或”、将文档和查询表示成向量，通过“非”操作符来表示检索条件，并计算向量之间的相似度来对文档返回满足条件的文档集进行排序，检索出最相关的文档概率模型将检索过程视为概率推理过程，根据文档和查询的概率关系来确定文档与查询的相关性布尔模型布尔运算符AND、OR、NOT等运算符，用于组合检索条件二元匹配文档要么完全匹配检索条件，要么完全不匹配精确匹配结果仅包含所有关键词都出现的文档向量空间模型文档向量每个文档表示为向量，每个维度对应一个词语相似度计算通过向量之间的相似度来衡量文档之间的相关性余弦相似度常用的相似度计算方法，度量两个向量之间的夹角概率模型概率模型贝叶斯模型马尔可夫模型基于概率理论，计算文档与查询之间的相关利用贝叶斯定理，计算文档属于某个类别或假设文档的词语出现概率仅取决于前一个词性主题的概率语，建模文本序列用户行为概念用户行为用户行为分析是指用户在使用信息系统或服务通过收集和分析用户行为数据，过程中所表现出的各种行为和活可以了解用户的使用习惯、需求动用户行为反映了用户对系统和偏好，从而为系统优化、产品或服务的理解、操作方式以及最改进和市场营销提供参考依据终的目标用户行为研究用户行为研究可以帮助我们更好地理解用户需求，设计更符合用户习惯和需求的系统和服务，提升用户体验和满意度用户搜寻行为明确的信息需求选择检索工具用户在搜寻信息之前，通常会先用户会根据自身需求选择合适的明确自己的信息需求检索工具，例如搜索引擎、数据库、图书馆等制定搜寻策略评估搜寻结果用户会根据信息需求和检索工具用户会评估搜寻结果，判断是否的特点制定相应的搜寻策略，例满足自身需求，并根据评估结果如关键词选择、检索范围限定等调整搜寻策略用户信息需求明确性相关性可行性可表达性用户必须明确了解自身需求，用户需求与检索主题应密切相用户需求应可实现，避免过于用户必须有效地将自身需求表清楚地描述想要的信息关，避免无关信息的干扰复杂或不切实际的目标达出来，以便检索系统理解用户搜寻过程确定信息需求1用户首先明确需要的信息内容，包括主题、关键词、时间范围等选择搜寻工具2用户根据信息需求选择合适的搜寻工具，如搜索引擎、数据库、图书馆目录等制定搜寻策略3用户根据搜寻目标和工具的特点，制定相应的搜寻策略，包括关键词选择、查询语句设计、结果筛选等执行搜寻操作4用户根据制定的策略，在搜寻工具中输入关键词或查询语句，进行信息搜寻操作分析搜寻结果5用户对搜寻结果进行分析，评估结果的可靠性、相关性、完整性等，并进行进一步的筛选和整理获取信息6用户根据分析结果，从搜寻结果中获取所需的信息，完成信息搜寻任务用户搜寻策略关键词策略查询扩展策略过滤策略高级搜索策略用户使用关键词进行搜索，例用户通过添加或修改关键词以用户根据时间、来源、类型等用户使用布尔运算符或高级语如“北京天气预报”获得更准确的结果条件过滤搜索结果法进行更复杂的搜索用户搜寻困难信息过载信息检索工具不足互联网信息泛滥，用户难以筛选有效信息现有搜索引擎功能有限，难以满足特定需求信息质量参差不齐，真实性和可靠性难以保证用户缺乏有效的信息检索技巧，导致搜寻效率低下用户信息搜寻模型模型概述主要模型用户信息搜寻模型用于理解用户常见的用户信息搜寻模型包括在信息检索过程中的行为这些Wilson模型、Ellis模型、模型描述了用户的认知过程、信Kuhlthau模型和Marchionini模息需求和搜寻策略型模型应用这些模型可用于设计和评估信息检索系统，改进用户界面，以及预测用户行为模型Wilson用户信息搜寻行为Wilson模型将用户行为划分为三个阶段起点、过程和结果搜寻过程该模型强调用户在搜寻过程中的认知过程，包括问题识别、策略选择和信息评估搜寻目标用户根据自身需求和目标进行搜寻，最终达到搜寻目标模型Ellis

11.搜寻开始

22.搜寻策略用户意识到信息需求并开始寻找信息用户选择搜寻方法，例如关键词搜索或浏览网站

33.信息评估

44.搜寻结束用户评估找到的信息是否符合需求，并决定是否继续搜寻用户找到所需信息或放弃搜寻模型Kuhlthau信息搜寻阶段任务意识12库尔索模型将用户信息搜寻行用户意识到需要信息，并开始为划分为六个阶段，每个阶段制定搜寻策略，收集相关背景都有不同的认知和情感状态知识探索与选择精炼与形成34用户通过各种途径获取信息，用户对收集到的信息进行整理、并根据其相关性进行选择，逐分析和整合，形成清晰的主题步缩小搜寻范围和结论模型Marchionini搜寻策略Marchionini模型认为，用户在信息搜寻过程中会根据不同的目标采用不同的策略，例如浏览、检索、定向搜索等用户目标该模型强调用户的信息搜寻目标，并将其划分为三个层次任务目标、信息目标和认知目标影响用户信息搜寻的因素个人因素任务因素环境因素个人因素影响用户搜寻习惯和策略，比任务本身的复杂性和目的对用户搜寻行搜寻环境包括网络环境、搜寻工具、信如认知能力、学习能力、动机和情绪为有重要影响，包括搜寻目标的明确程息资源的质量和可用性，这些因素都影度、搜寻范围、搜寻时间限制等响用户搜寻效率和效果个人因素知识水平信息检索经验知识储备丰富，更容易理解信息检索系统经常使用搜索引擎，对检索策略更熟悉动机和兴趣个性特征对特定主题的兴趣影响信息搜寻的深度和广度不同的个性倾向影响信息搜寻策略和方法选择任务因素搜索目标搜索任务类型搜索复杂度用户搜寻信息的目的决定搜索策略信息需求类型影响搜索行为，如检索特定信复杂的任务需要更深入的搜索，如文献检索息或浏览信息或专业信息查找环境因素环境舒适度网络连接稳定性信息检索系统设计信息检索方式多样化安静、明亮、舒适的搜寻环境稳定的网络连接确保快速访问简洁、直观的系统界面设计，提供多种搜寻方式，例如关键有助于提高用户集中力和效率信息，避免因网络问题导致信方便用户快速理解和使用，提词搜寻、语义搜寻、语音搜寻例如，图书馆或安静的咖啡厅息丢失或无法及时获取升用户搜寻效率等，满足不同用户的需求用户信息搜寻行为分析方法日志分析用户调研用户观察实验研究收集和分析用户搜寻日志，了通过问卷调查、访谈等方法收通过观察用户搜寻过程，记录设计实验，改变搜寻系统或用解用户搜寻行为模式，包括搜集用户搜寻经验，了解用户需用户搜寻行为，包括点击、滚户界面，观察用户搜寻行为的寻关键词、点击率、停留时间求、搜寻习惯和问题动、鼠标悬停等动作，并分析变化，并评估不同方法的效果等其背后的原因日志分析访问记录行为跟踪收集用户访问网站或应用的记录，记录用户在平台上的互动行为，包括访问时间、页面浏览、搜索例如点击、浏览、下载、评论等关键词等数据分析通过统计分析和挖掘，识别用户行为模式，了解用户需求和兴趣用户调研访谈法问卷调查与用户面对面交流，了解他们的搜寻习惯和需通过问卷收集大量用户数据，分析其搜寻行为求模式焦点小组可用性测试组织小型讨论会，引导用户分享搜寻经验和感观察用户使用信息检索系统时的行为，评估系受统易用性用户观察观察用户搜寻过程收集用户反馈12观察用户在进行信息搜寻时的记录用户在搜寻过程中的感受行为，例如使用哪些关键词、和遇到的问题，了解用户对搜如何浏览搜索结果等寻结果的满意度分析用户行为3通过观察用户的搜寻行为，分析用户的心理模型和信息需求，为改进信息检索系统提供参考实验研究控制变量通过控制无关变量，以评估特定因素对用户信息搜寻行为的影响参与者招募不同背景和特征的用户参与实验，以观察搜寻行为的差异收集数据记录用户在实验过程中的行为，包括搜寻词、点击次数和时间用户信息搜寻行为分析实例可以分析某高校图书馆网站用户日志，观察用户检索行为模式例如，用户在搜索“人工智能”时，会使用哪些关键词？他们会浏览哪些页面？他们最终找到了什么信息？通过对用户日志数据的分析，可以了解用户在图书馆网站上的信息搜寻行为，并据此改进图书馆网站的设计和服务总结与展望深刻理解系统优化未来方向通过对用户信息搜寻行为的深入分析，利用分析结果优化信息检索系统，提升未来将继续探索新的用户行为模型，并可以更好地理解用户的需求和行为模式用户体验，提高信息获取效率结合人工智能技术，推动信息检索领域的进一步发展。