《用户信息搜寻行为》课件

用户信息搜寻行为用户在网络上进行信息搜寻的行为和模式。了解用户搜寻行为，有助于优化网站设计和内容，提升用户体验。11课程背景信息爆炸时代信息资源数量持续增长，用户难以找到所需信息。信息检索技术不断发展，为用户提供更便捷的信息获取方式。用户对信息获取效率和准确性要求更高，对信息搜寻行为研究意义重大。信息检索的起源早期阶段信息检索萌芽于信息爆炸的时代，最初以手工检索为主，效率低下。机械化检索20世纪中期，随着计算机技术的进步，出现了基于卡片目录和索引系统的机械化检索系统。现代信息检索20世纪60年代起，信息检索开始向现代化、数字化方向发展，并出现了一系列基于计算机的检索系统，例如文献数据库。互联网时代互联网的兴起为信息检索带来了新的挑战和机遇，搜索引擎等技术成为信息检索的重要工具。信息检索的定义目标信息检索的目标是帮助用户从海量信息中快速找到所需的信息。过程信息检索的过程包括确定信息需求、选择检索工具、输入检索词、分析检索结果、评估检索效果等步骤。应用信息检索广泛应用于各种领域，例如图书馆、互联网搜索、数字图书馆等。学科信息检索是一个交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、图书馆学等多个学科。信息检索系统的基本原理信息表示将信息转换为计算机可处理的形式。例如，使用关键词、主题词等来描述文档。检索策略根据用户输入的查询语句，从信息库中检索出相关的文档。例如，布尔模型、向量空间模型等。排序与评估对检索结果进行排序，并将最相关的文档排在前面。例如，使用各种评分函数来评估文档与查询的相关性。用户交互提供用户界面，方便用户输入查询语句、查看检索结果并进行相关操作。例如，提供反馈机制，帮助系统改进检索效果。信息检索模型布尔模型基于布尔逻辑，用“与”、“或”、“非”操作符来表示检索条件，并返回满足条件的文档集。向量空间模型将文档和查询表示成向量，通过计算向量之间的相似度来对文档进行排序，检索出最相关的文档。概率模型将检索过程视为概率推理过程，根据文档和查询的概率关系来确定文档与查询的相关性。布尔模型布尔运算符AND、OR、NOT等运算符，用于组合检索条件。二元匹配文档要么完全匹配检索条件，要么完全不匹配。精确匹配结果仅包含所有关键词都出现的文档。向量空间模型文档向量每个文档表示为向量，每个维度对应一个词语。相似度计算通过向量之间的相似度来衡量文档之间的相关性。余弦相似度常用的相似度计算方法，度量两个向量之间的夹角。概率模型概率模型基于概率理论，计算文档与查询之间的相关性。贝叶斯模型利用贝叶斯定理，计算文档属于某个类别或主题的概率。马尔可夫模型假设文档的词语出现概率仅取决于前一个词语，建模文本序列。用户行为概念用户行为是指用户在使用信息系统或服务过程中所表现出的各种行为和活动。用户行为反映了用户对系统或服务的理解、操作方式以及最终的目标。用户行为分析通过收集和分析用户行为数据，可以了解用户的使用习惯、需求和偏好，从而为系统优化、产品改进和市场营销提供参考依据。用户行为研究用户行为研究可以帮助我们更好地理解用户需求，设计更符合用户习惯和需求的系统和服务，提升用户体验和满意度。用户搜寻行为明确的信息需求用户在搜寻信息之前，通常会先明确自己的信息需求。选择检索工具用户会根据自身需求选择合适的检索工具，例如搜索引擎、数据库、图书馆等。制定搜寻策略用户会根据信息需求和检索工具的特点制定相应的搜寻策略，例如关键词选择、检索范围限定等。评估搜寻结果用户会评估搜寻结果，判断是否满足自身需求，并根据评估结果调整搜寻策略。用户信息需求明确性用户必须明确了解自身需求，清楚地描述想要的信息。相关性用户需求与检索主题应密切相关，避免无关信息的干扰。可行性用户需求应可实现，避免过于复杂或不切实际的目标。可表达性用户必须有效地将自身需求表达出来，以便检索系统理解。用户搜寻过程1确定信息需求用户首先明确需要的信息内容，包括主题、关键词、时间范围等。2选择搜寻工具用户根据信息需求选择合适的搜寻工具，如搜索引擎、数据库、图书馆目录等。3制定搜寻策略用户根据搜寻目标和工具的特点，制定相应的搜寻策略，包括关键词选择、查询语句设计、结果筛选等。4执行搜寻操作用户根据制定的策略，在搜寻工具中输入关键词或查询语句，进行信息搜寻操作。5分析搜寻结果用户对搜寻结果进行分析，评估结果的可靠性、相关性、完整性等，并进行进一步的筛选和整理。6获取信息用户根据分析结果，从搜寻结果中获取所需的信息，完成信息搜寻任务。用户搜寻策略关键词策略用户使用关键词进行搜索，例如“北京天气预报”。查询扩展策略用户通过添加或修改关键词以获得更准确的结果。过滤策略用户根据时间、来源、类型等条件过滤搜索结果。高级搜索策略用户使用布尔运算符或高级语法进行更复杂的搜索。用户搜寻困难信息过载互联网信息泛滥，用户难以筛选有效信息。信息质量参差不齐，真实性和可靠性难以保证。信息检索工具不足现有搜索引擎功能有限，难以满足特定需求。用户缺乏有效的信息检索技巧，导致搜寻效率低下。用户信息搜寻模型模型概述用户信息搜寻模型用于理解用户在信息检索过程中的行为。这些模型描述了用户的认知过程、信息需求和搜寻策略。主要模型常见的用户信息搜寻模型包括Wilson模型、Ellis模型、Kuhlthau模型和Marchionini模型。模型应用这些模型可用于设计和评估信息检索系统，改进用户界面，以及预测用户行为。Wilson模型用户信息搜寻行为Wilson模型将用户行为划分为三个阶段：起点、过程和结果。搜寻过程该模型强调用户在搜寻过程中的认知过程，包括问题识别、策略选择和信息评估。搜寻目标用户根据自身需求和目标进行搜寻，最终达到搜寻目标。Ellis模型11.搜寻开始用户意识到信息需求并开始寻找信息。22.搜寻策略用户选择搜寻方法，例如关键词搜索或浏览网站。33.信息评估用户评估找到的信息是否符合需求，并决定是否继续搜寻。44.搜寻结束用户找到所需信息或放弃搜寻。Kuhlthau模型1信息搜寻阶段库尔索模型将用户信息搜寻行为划分为六个阶段，每个阶段都有不同的认知和情感状态。2任务意识用户意识到需要信息，并开始制定搜寻策略，收集相关背景知识。3探索与选择用户通过各种途径获取信息，并根据其相关性进行选择，逐步缩小搜寻范围。4精炼与形成用户对收集到的信息进行整理、分析和整合，形成清晰的主题和结论。Marchionini模型用户目标该模型强调用户的信息搜寻目标，并将其划分为三个层次：任务目标、信息目标和认知目标。搜寻策略Marchionini模型认为，用户在信息搜寻过程中会根据不同的目标采用不同的策略，例如浏览、检索、定向搜索等。影响用户信息搜寻的因素个人因素个人因素影响用户搜寻习惯和策略，比如认知能力、学习能力、动机和情绪。任务因素任务本身的复杂性和目的对用户搜寻行为有重要影响，包括搜寻目标的明确程度、搜寻范围、搜寻时间限制等。环境因素搜寻环境包括网络环境、搜寻工具、信息资源的质量和可用性，这些因素都影响用户搜寻效率和效果。个人因素知识水平知识储备丰富，更容易理解信息检索系统。信息检索经验经常使用搜索引擎，对检索策略更熟悉。动机和兴趣对特定主题的兴趣影响信息搜寻的深度和广度。个性特征不同的个性倾向影响信息搜寻策略和方法选择。任务因素搜索目标用户搜寻信息的目的决定搜索策略。搜索任务类型信息需求类型影响搜索行为，如检索特定信息或浏览信息。搜索复杂度复杂的任务需要更深入的搜索，如文献检索或专业信息查找。环境因素环境舒适度安静、明亮、舒适的搜寻环境有助于提高用户集中力和效率。例如，图书馆或安静的咖啡厅。网络连接稳定性稳定的网络连接确保快速访问信息，避免因网络问题导致信息丢失或无法及时获取。信息检索系统设计简洁、直观的系统界面设计，方便用户快速理解和使用，提升用户搜寻效率。信息检索方式多样化提供多种搜寻方式，例如关键词搜寻、语义搜寻、语音搜寻等，满足不同用户的需求。用户信息搜寻行为分析方法日志分析收集和分析用户搜寻日志，了解用户搜寻行为模式，包括搜寻关键词、点击率、停留时间等。用户调研通过问卷调查、访谈等方法收集用户搜寻经验，了解用户需求、搜寻习惯和问题。用户观察通过观察用户搜寻过程，记录用户搜寻行为，包括点击、滚动、鼠标悬停等动作，并分析其背后的原因。实验研究设计实验，改变搜寻系统或用户界面，观察用户搜寻行为的变化，并评估不同方法的效果。日志分析访问记录收集用户访问网站或应用的记录，包括访问时间、页面浏览、搜索关键词等。行为跟踪记录用户在平台上的互动行为，例如点击、浏览、下载、评论等。数据分析通过统计分析和挖掘，识别用户行为模式，了解用户需求和兴趣。用户调研访谈法与用户面对面交流，了解他们的搜寻习惯和需求。问卷调查通过问卷收集大量用户数据，分析其搜寻行为模式。焦点小组组织小型讨论会，引导用户分享搜寻经验和感受。可用性测试观察用户使用信息检索系统时的行为，评估系统易用性。用户观察1观察用户搜寻过程观察用户在进行信息搜寻时的行为，例如使用哪些关键词、如何浏览搜索结果等。2收集用户反馈记录用户在搜寻过程中的感受和遇到的问题，了解用户对搜寻结果的满意度。3分析用户行为通过观察用户的搜寻行为，分析用户的心理模型和信息需求，为改进信息检索系统提供参考。实验研究控制变量通过控制无关变量，以评估特定因素对用户信息搜寻行为的影响。参与者招募不同背景和特征的用户参与实验，以观察搜寻行为的差异。收集数据记录用户在实验过程中的行为，包括搜寻词、点击次数和时间。用户信息搜寻行为分析实例可以分析某高校图书馆网站用户日志，观察用户检索行为模式。例如，用户在搜索“人