使用者導向之網路術語推薦研究

Abstract

由於網路資源的數量龐大，使用者若輸入過於簡短的檢索詞彙，多會得到數以萬計 或百萬計的檢索結果，造成使用者不少資訊負擔。互動式資訊檢索的發展正是為了克服 上述困難，而術語推薦（Term Suggestion）則是各種互動式資訊檢索應用的基礎，其主 要藉由提示與使用者查詢相關的術語，幫助其釐清問題及需求，以獲得更完整精確的檢 索結果。然而傳統術語推薦技術多是以文件（網頁）的內容或以控制字彙（Text）作為 關鍵詞的抽取基礎及比對來源。根據先前研究，這樣的方式所擷取出的相關詞彙，與使 用者所習慣使用的詞彙不一定相符。 為此，本研究以網路術語推薦為應用研究範疇，嘗試以使用者較為熟悉的詞彙來作 為詞彙抽取的對象，即希望利用使用者與網路資訊檢索系統互動的檢索記錄（Log）作 為詞彙抽取基礎，期許以此為術語推薦主要來源，提高使用者的接受度。考量檢索記錄 或有不足，本研究也將探討結合Log-based 與Text-based 作為術語推薦來源的異同與優 劣。除此，這些抽取出的相關詞彙也需一有效的組織方式，以方便使用者瀏覽與選取， 因此，本計畫預計將這些相關詞彙予以層級分群後呈現（Hierarchical Clustering）。最後， 本研究也將就系統及使用者二種面向進行評鑑，比較Log-based 及Text-based 之詞彙抽 取表現（Performance），以及瞭解使用者對於不同術語推薦方式的滿意度，與將相關詞 彙作層級分群呈現的成效如何。 本研究結果希望作為提昇現有網路資訊檢索效益的參考，包括協助使用者在查詢建 構（Query Formulation）時能有所依據。使用者不僅可獲得與查詢主題相關的詞彙，同 時也能提示使用者預期外且相關的詞彙。隨著網路資源的成長及個人化資訊服務的需 求，互動式資訊檢索已是必然趨勢，而本研究所提出以使用者為導向之整合性術語推薦 架構，對於後續相關研究及應用具有相當高的參考價值。