identifying web search session patterns using cluster analysis: a comparison of three search environments

identifying web search session patterns using cluster analysis: a comparison of three search environments

;Müge Akbulut
International journal of food microbiology 2014 Vol. 28 pp. 358-361
127
akbulut2014trkidentifying

Abstract

Kullanıcıların daha etkin kullanabileceği erişim sistemleri tasarlamak için bilgi arama modellerinin incelenmesi önemlidir. Bu amaçla bilgi erişim sistemleri işlem kayıtları üzerinde oturum bazlı kümeleme çalışmaları yapılmış fakat farklı türdeki ortamlarda birbirine uyumlu grupların oluşup oluşmadığı ile ilgili karşılaştırma yapılmamıştır. Bu çalışmada üç farklı türdeki1 Web tabanlı bilgi erişim sistemini temsil eden işlem kayıtları üzerinde kümeleme tekniği kullanılarak arama oturum modellerini incelemişlerdir. Sonuçlar arama davranışlarının oturum karakteristiklerine dayanan belirgin gruplar halinde kümelenebildiğini ve farklı sistemler olsa da benzerlik gösterdiğini ortaya çıkarmıştır. Oturum bazlı analizler kullanıcı arama davranışlarının anlaşılması için önemlidir, sistem tasarımcılarının çeşitli kullanıcı gruplarının ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilecek sistemler geliştirmesine yardımcı olabilir.

Citation

ID: 208462
Ref Key: akbulut2014trkidentifying
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
208462
Unique Identifier:
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
5/5
Creates 1,000,000 NFT tokens for this article
Token Features:
  • ERC-1155 Standard NFT
  • 1 Million Supply per Article
  • Transferable via MetaMask
  • Permanent Blockchain Record
Blockchain QR Code
Scan with Saymatik Web3.0 Wallet

Saymatik Web3.0 Wallet