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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김성범
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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현대 검색엔진들은 사용자들에게 전통적인 웹문서 뿐만 아니라, 이미지, 동영상, 뉴스 등의 특정한 정보들을 버티컬이라 불리는 형태로 합친 결과를 제공하고 있다. 대부분의 버티컬 검색관련 클릭모형들은 검색 엔진 결과 페이지 상에서 버티컬이 존재함에 따른 각종 편향성을 줄일 수 있도록 설계하였다. 그러나, 버티컬 자체에 대한 평가에 대해서는 연구되지 않았다. 본 논문에서는 버티컬과 문서에서의 사용자 행동을 같이 분석할 수 있는 새로운 클릭모형을 제시한다. 베이지안 네트워크 모델을 기반으로 구축한 제안 클릭모형은 버티컬과 문서에서의 이벤트들을 직접 반영하고, 이에 따라 사용자가 느꼈을 버티컬에 대한 선호도를 정교하게 계산하고 평가할 수 있도록 하였다. 제안하는 클릭모형은 국내의 유명 포털 기업의 클릭로그를 바탕으로 평가하였으며, normalized discounted cumulative gain을 통해 기존 클릭모형 대비 제안 클릭모형의 우수성을 입증하였다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 72.1. 버티컬 검색 72.2. 클릭모형 93. 제안 방법 193.1. 이벤트 및 가설 193.2. Position-Based Vertical Click Model 213.3. User Browsing Vertical Click Model 273.4. Dynamic Bayesian Network Vertical Click Model 304. 실험 394.1. 비교 대상 클릭모형 394.2. 데이터 404.3. Normalized Discounted Cumulative Gain 435. 실험 결과 466. 결론 48Reference 50
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