用户专利检索的眼动和脑电行为特征及其在优化结果排序中的应用研究

摘要

随着数字化进程不断发展，信息数量呈几何级数增长，导致用户对同一个问题的检索结果不断增加。用户获得的大量冗余检索结果降低了检索的精确率，如何提高检索结果排序的合理性成为本领域研究的关键问题。 本研究以用户专利检索为例，通过开展用户测前和测后问卷、半结构访谈、眼动行为和脑电行为实验等多种方法，挖掘用户兴趣，并依据用户兴趣对检索结果进行优化排序，从而提高了用户对检索结果排序的满意度。 本研究主要包括以下四个方面的内容。 （1）国内外信息行为研究及检索结果优化研究现状分析。利用文献调研法，梳理国内外信息行为现有研究，揭示领域研究前沿，并进一步论证了通过实验方法研究用户信息行为已具有较好的研究基础和理论依据。检索结果排序优化主要是依据对用户数据的挖掘，通过对文献的可视化分析，对比学科间检索结果优化的研究角度差异，为专利检索结果优化提供启示。 （2）用户专利检索的眼动和点击行为特征及兴趣度计算研究。结合实验和问卷访谈方法，利用Tobii T60XL眼动仪对24名被测者阅读检索结果过程进行记录与分析。通过兴趣度指标选取和用户行为数据分析，研究检索结果兴趣度表示的一般方法，为检索排序优化提供依据。 （3）用户专利检索的脑电行为特征研究及在兴趣度计算中的应用研究。探索和验证了脑电行为特征与用户对检索结果兴趣度的关联。通过假设-验证的实验范式，提出用户对检索结果兴趣程度与脑电成分的关联，通过EGI脑电记录设备，对24名被测者进行实验，验证了脑电行为数据运用于用户兴趣度计算的可行性，并对实验结果展开讨论，得到脑电数据用于兴趣度表示的方法。 （4）专利检索结果排序优化的实证研究。通过对专利文献的特征分析，构造出利用专利文献特征的检索结果排序优化方法。将专利文献的国际专利分类号IPC与用户既有数据进行比较，结合实验采集的用户行为动态特征数据，对专利检索结果进行排序优化。通过对24名被测者的实证分析，23.7%的检索结果至少提前一个页面呈现给用户，提高了用户检索效率，通过问卷调查得到的主观数据也印证了优化效果。

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