上篇 Web用户查询日志挖掘研究基础 3
第1章 搜索引擎日志挖掘领域的论文合著网络分析 3
1.1 引言 3
1.2 数据准备 4
1.3 基本统计结果 5
1.4 合著网络的特征 7
1.5 科研合作团队 10
1.6 小结 12
参考文献 12
第2章 移动搜索研究的知识图谱分析 14
2.1 引言 14
2.2 数据分析方法与工具 15
2.3 数据获取与数据预处理 15
2.4 基本统计结果 16
2.5 基于关键词共现的知识图谱分析 17
2.6 基于作者合著的知识图谱分析 21
2.7 小结 24
参考文献 25
第3章 移动搜索用户行为研究进展 26
3.1 引言 26
3.2 移动搜索及其特点 27
3.3 移动搜索用户行为研究框架 28
3.4 移动搜索用户行为实证研究 32
3.5 小结 37
参考文献 38
第4章 Web搜索引擎日志挖掘研究框架 41
4.1 引言 41
4.2 数据集与数据预处理 42
4.3 挖掘的主要内容及其结果 45
4.4 应用于系统性能的改善 48
4.5 小结 51
参考文献 51
中篇 基于Web用户查询日志的实证研究 57
第5章 搜索引擎用户访问量模型 57
5.1 引言 57
5.2 用户查询与点击日志 58
5.3 基于小波的异常访问检测 59
5.4 时间序列的潜周期模型 60
5.5 用户访问量模型 62
5.6 小结 65
参考文献 66
第6章 中文搜索引擎用户日志分析 67
6.1 引言 67
6.2 数据准备 68
6.3 用户的查询与点击行为分析 69
6.4 不同查询串、用户量和URL数量的特征 74
6.5 小结 75
参考文献 75
第7章 多任务中文Web查询分析 77
7.1 引言 77
7.2 数据集与实验设计 78
7.3 实验结果 79
7.4 讨论 82
7.5 小结 82
参考文献 83
第8章 搜索引擎用户点击行为分析 84
8.1 引言 84
8.2 用户点击日志 85
8.3 用户点击URL的特征分析 86
8.4 点击URL的局部性与自相似性分析 91
8.5 确定相关查询列表 94
8.6 小结 96
参考文献 96
第9章 中文Web查询演化的主要趋势 98
9.1 引言 98
9.2 数据集 99
9.3 实验设计 100
9.4 实验结果与分析 101
9.5 小结 107
参考文献 107
第10章 高校用户学术期刊数据库检索行为研究 109
10.1 引言 109
10.2 数据来源和基本统计 110
10.3 高校用户的检索策略总体分析 112
10.4 高校用户的检索行为的深度分析 115
10.5 高校用户学术检索策略的影响因素模型 118
10.6 小结 121
参考文献 122
第11章 基于用户日志的移动搜索行为分析 123
11.1 引言 123
11.2 数据集和数据预处理 124
11.3 基本统计结果与分析 125
11.4 移动搜索用户行为的基本特征 130
11.5 小结 131
参考文献 131
下篇 基于Web用户查询日志的应用研究 137
第12章 利用支持向量回归确定相关Web查询 137
12.1 引言 137
12.2 相关研究工作 138
12.3 相关查询的性质与支持向量回归 139
12.4 训练数据与实验结果 142
12.5 小结 145
参考文献 145
第13章 基于用户日志的查询推荐方法及系统 147
13.1 引言 147
13.2 查询推荐算法 148
13.3 推荐实施步骤 153
13.4 小结 159
参考文献 159
第14章 基于Web用户查询日志的网络舆情监测 161
14.1 引言 161
14.2 网络舆情监测实例 162
14.3 用户查询与社十会事件的关系 164
14.4 小结 167
参考文献 168
附录1 Web搜索引擎日志挖掘示例系统的构建 169
附录2 《2013年中国网民搜索行为研究报告》摘要 177