搜索引擎用户行为分析：基于海量日志的洞察

"该文基于大规模日志分析，研究了搜索引擎用户的行为，特别是对中文搜索引擎用户的检索行为进行了深度探讨。作者通过分析搜狗搜索引擎一个月内的近5000万条查询日志，揭示了用户在搜索过程中的各种习惯和偏好，如独立查询词分布、同一session内的用户查询行为以及对高级检索功能的使用情况。这些分析结果对于优化中文搜索引擎的检索算法和提升检索效果的评估具有重要的指导价值。" 本文《基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析》由余慧佳、刘奕群、张敏、茹立云和马少平共同撰写，分别来自清华大学智能技术与系统国家重点实验室和搜狗公司研发中心。文章强调了用户行为分析在网络信息检索技术中的核心地位，以及它在商业搜索引擎算法中的重要性。 文章首先介绍了用户行为分析的重要性，指出它是推动网络信息检索技术进步的关键，并且是各种搜索引擎算法设计的基础。接着，作者们聚焦于中文搜索用户的特性和行为，通过对搜狗搜索引擎海量日志数据的深入挖掘，发现了以下关键点： 1. **独立查询词分布**：分析了用户提交的不同查询词的频率，这有助于理解用户的信息需求多样性，为搜索引擎提供更准确的推荐和联想建议。 2. **同一session内的用户查询习惯**：研究了用户在一次连续的搜索会话（session）中如何调整和改进他们的查询，这可以帮助识别用户的查询修正策略，从而优化查询建议和结果排序。 3. **用户是否使用高级检索功能**：考察了用户对如布尔运算符、精确匹配等高级搜索功能的使用情况，这为改进搜索引擎的交互界面和增强高级搜索功能提供了依据。 这些发现对于改善搜索引擎的用户体验，提高查询效率，减少无效点击，以及开发更智能的个性化搜索服务具有深远影响。同时，分析结果还可以用于评估和比较不同搜索引擎的性能，为搜索引擎的评估标准提供实证依据。 文章最后，作者们强调了这些分析结论在实际应用中的指导意义，特别是在优化检索算法和制定更为精确的评估方法方面。他们提出的研究成果不仅对于学术界，也对于搜索引擎行业的实践者来说，都是极具参考价值的。 关键词涵盖了计算机应用、中文信息处理、网络信息检索、搜索引擎、用户行为分析和点击信息分析，体现了研究的广泛性和深度。此外，该研究还被归类在TP391（计算机科学技术）领域，表明其在信息技术领域的专业性。 这篇论文通过详实的数据分析，为我们揭示了中文搜索引擎用户的行为模式，为未来搜索引擎的研发提供了宝贵的洞察，也为信息检索技术的进步贡献了重要的一环。