"收集用户反馈信息-高光谱遥感——原理、技术与应用（童庆禧）"
本文主要探讨的是搜索引擎中的用户反馈信息收集和利用，特别是在相关排序和系统质量评估中的应用。在搜索引擎的工作流程中，用户的行为数据对于优化搜索结果的排序至关重要。用户通常只会浏览搜索结果的前几项，如果一个条目尽管排名不高，但被多次点击，说明它对用户具有较高的相关性。
具体来说，作者提出了用户点击数（User Hit Number, UHN）的概念，这是一个衡量用户对某个搜索结果关注度的指标。对于一个特定的查询q，搜索引擎会返回多个结果网页，如p0, p1, p2, ..., pn。UHN是基于用户对这些结果的点击次数来计算的。公式为：对于网页pi，其UHN是所有用户对其点击次数的总和，即WUHi = 1（如果用户i点击了pi）或0（否则）。
然而，仅依赖UHN可能会忽略搜索结果的位置因素。大多数用户只会查看搜索结果的第一页，甚至只有前几个条目，导致排名靠后的高质量结果可能被忽视。为了补偿这种位置偏见，引入了补偿因子c(pos(q,p))，它根据结果在返回页面中的位置进行调整。补偿因子的定义可能基于实际用户浏览行为的数据，例如，假设大部分用户只查看前两页，那么后页的结果将获得更高的补偿权重。
计算用户评价的最终公式考虑了补偿因子，即检索q在一天内的结果页面p得到的用户评价是所有用户点击数乘以位置补偿因子的总和（公式10-1）：
( )∑
=
×=
n
i
i pqWUDpqposcpqWUD
1
),()),((),( （10-1）
长期的用户评价可以通过累积多天的数据来获取，例如，将n+1天的WUD数据求和。
此外，提到的《华夏英才基金学术文库搜索引擎-原理、技术与系统》一书，是由李晓明、闫宏飞和王继民撰写，详细介绍了搜索引擎的工作原理、实现技术和系统构建方案。书中涵盖了从基础原理到分布式系统设计的关键技术，以及面向主题和个性化服务的Web信息处理技术，适合计算机科学及相关专业的学生和研究人员参考。
收集用户反馈信息对于提升搜索引擎的性能和用户体验至关重要。通过对用户点击行为的分析和位置补偿策略，可以更准确地评估搜索结果的相关性，并据此调整排序，从而提供更符合用户需求的搜索服务。
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