百度彭滔:搜索引擎评估与用户行为深度分析
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本篇文章由百度彭滔撰写,主要探讨了搜索引擎评估与用户行为分析的主题。文章关注于"Side by side 评估"这一概念,强调了搜索引擎在现代社会中的角色,即互联网已成为人们外部记忆的主要形式,个人存储的信息被集体存储在网络上。作者引用了CNNIC的数据来支持搜索引擎如Google对用户记忆的影响,并引用了 Sparrow (2011) 的研究,表明互联网改变了人们获取、存储和回忆信息的方式。
在评估部分,文章提到了几个关键指标,包括查询相关性(Query)、网页排名算法(如MAP、DCG、nDCG 和 ERR)等,这些是搜索引擎优化的重要组成部分。具体例子中,作者对比了两种不同的搜索设置,一种是10000个结果,另一种是1000个结果,并分析了结果数量变化对用户满意度的影响,区分了好的(30%)、相同的(50%)和差的(20%)评价等级。
此外,文章还讨论了侧边栏评估(Sidebyside ĉ)的概念,可能指的是在用户界面设计中,对不同版本或功能进行比较,以衡量它们对用户体验和信息发现的影响。这部分可能涉及A/B测试或其他用户体验度量方法。
最后,文章提到一个名为"§Ĥ"的指标,可能是某种搜索引擎性能指标或用户体验度量,与"pm ĉ Ø query Ĥ"的比较,旨在揭示搜索引擎结果与用户实际查询需求之间的关联性。
总体来说,这篇文档深入剖析了搜索引擎如何通过评估机制适应用户行为,以及如何通过数据和实验来优化搜索结果的质量和用户满意度。这是一篇对搜索引擎技术、用户体验研究和数据分析有深入了解的实用参考资料。
2024-09-07 上传
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