THUIR师生论文获WSDM 2020录用

近日，我组师生发表的2篇论文被WSDM 2020录用为长文。第13届国际互联网搜索与数据挖掘会议（The 13th International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2020）将于2020年2月3日-2月7日在美国休斯敦召开。WSDM是CCF推荐的B类国际学术会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉。这次会议共收到来自615 篇长文投稿，仅有91篇长文被录用，录用率约15%。

录用的两篇论文为：

• 博士生陈佳（导师：刘奕群）为第一作者的论文“A Context-Aware Click Model for Web Search”（作者：陈佳，毛佳昕，刘奕群，张敏，马少平）。
  内容简介：点击模型常用于模拟用户在搜索结果页面的点击行为并估计文档无偏的相关性，以提升搜索引擎排序性能。然而已有的许多点击模型通常只利用单个查询下的用户行为进行建模。为了结合用户搜索的上下文信息，本文提出了一种创新的基于神经网络的上下文相关点击模型CACM，它由一个相关性评估器和一个检验预测器组成，两个模块分别输出特定文档的相关性以及该文档被用户检验的概率。我们还探索了将相关性和检验概率聚合为点击概率的五种不同方式，并通过实验证实了检验假设的适用性。在一份公开的大规模搜索会话数据集上的实验结果证明，该模型在点击预测和相关性估计两个任务上的性能相比已有模型均有提升。
  
  

  CACM 模型结构

• 硕士生郑玉昆（导师：刘奕群）为第一作者的论文“Investigating Examination Behavior in Mobile Search”（作者：郑玉昆，刘奕群，毛佳昕，Mark Sanderson，张敏，马少平）。
  内容简介：与桌面搜索相比，移动搜索具有屏幕小、屏幕能容纳的结果少和结果展示形式多样等不同。在本工作中，我们通过用户实验收集用户在移动搜索中的眼动行为数据和多种精准反馈，研究移动搜索中用户的注意力分配机制及其影响因素。最后，我们将发现的移动搜索用户行为规律应用到移动点击模型的构建中，点击预测效果取得了显著的提升。本工作全面地揭示了用户与移动搜索系统之间的交互模式，为移动搜索相关技术的改进带来了来自用户行为的新启发。
  
  

实验流程

用户视觉注意力分布情况