Using log mining to analyze user behavior on search engine

用户行为分析成为了最重要的研究话题之一，特别以性能优化，体系结构分析，和系统维护，由于搜索引擎用户的快速的生长。由足够地在木头数据上执行分析，研究人员和因特网公司能得到指导到更好的搜索引擎。在这篇论文，我们基于从一个真实商业搜索引擎的木头获得的搜索请求的约 7.5 亿个条目执行我们的分析。用户行为的几个方面被学习，包括询问长度，询问精制的比率，建议存取等等。不同信息需要可以导致不同行为，并且我们在这篇论文探讨这讨论。我们坚定地相信这些分析将与改进搜索引擎的有效性和效率的尊重是有用的。