論文の概要: Query Abandonment Prediction with Recurrent Neural Models of Mouse Cursor Movements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09066v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 11:57:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:13:24.707686
• Title: Query Abandonment Prediction with Recurrent Neural Models of Mouse Cursor Movements
• Title（参考訳）: マウスカーソル運動の繰り返しニューラルモデルを用いた問合せ解除予測
• Authors: Lukas Br\"uckner and Ioannis Arapakis and Luis A. Leiva
• Abstract要約: マウスのカーソル運動は,良し悪しの放棄を識別する価値のある,低コストな行動信号となる。 検索結果は、クリックせずにクエリに対するユーザの満足度を判断し、最終的に検索エンジンのパフォーマンスをよりよく理解するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.088906689243768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most successful search queries do not result in a click if the user can satisfy their information needs directly on the SERP. Modeling query abandonment in the absence of click-through data is challenging because search engines must rely on other behavioral signals to understand the underlying search intent. We show that mouse cursor movements make a valuable, low-cost behavioral signal that can discriminate good and bad abandonment. We model mouse movements on SERPs using recurrent neural nets and explore several data representations that do not rely on expensive hand-crafted features and do not depend on a particular SERP structure. We also experiment with data resampling and augmentation techniques that we adopt for sequential data. Our results can help search providers to gauge user satisfaction for queries without clicks and ultimately contribute to a better understanding of search engine performance.
• Abstract（参考訳）: 最も成功した検索クエリは、ユーザーが直接serpで必要な情報を満たせるような場合、クリックしない。 クリックスルーデータがない場合のクエリ放棄のモデル化は、検索エンジンが基礎となる検索意図を理解するために他の行動信号に依存する必要があるため、難しい。 マウスのカーソル運動は, 良質かつ悪質な放棄を識別できる, 安価な行動信号であることを示す。 我々は、繰り返しニューラルネットワークを用いてSERP上でのマウスの動きをモデル化し、高価な手作り機能に依存しず、特定のSERP構造に依存しない複数のデータ表現を探索する。 また、シーケンシャルデータに採用するデータ再サンプリングおよび拡張技術についても実験を行った。 検索結果は、クリックせずにクエリに対するユーザの満足度を判断し、最終的に検索エンジンのパフォーマンスをよりよく理解するのに役立ちます。

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