基于计算信任提升社交搜索排名的研究与实践

### 基于计算信任提升社交搜索排名的研究与实践 在当今信息爆炸的时代，网络搜索变得越来越重要。然而，传统的搜索方式在处理大量复杂信息时往往力不从心。为了提升搜索效果，我们可以利用用户行为数据和计算信任技术来优化社交搜索引擎的排名。 #### 1. 用户反馈方式 用户在网页上的反馈方式主要有两种：显式反馈和隐式反馈。 - **显式反馈**：用户通过特定的度量标准，如字母、数字或复杂结构来提供反馈。例如，eBay和Amazon上的买家和卖家可以使用给定的分级系统对交易进行评分。 - **隐式反馈**：通过分析用户在执行特定任务时的行为自动推断出判断。这些行为由数据挖掘软件捕获，生成日志和原始数据，需要进行分析、过滤和聚合以提取有意义的信息。例如，网络代理监视器可以捕获网站请求、URL、请求时间和IP地址等信息；浏览器插件或附加组件可以捕获滚动、阅读时间、书签、复制粘贴等事件。 #### 2. 信任问题及解决方案 无论是显式还是隐式反馈，都需要考虑提供判断的实体的可信度。如果提供推荐的实体是恶意的或不可信的，那么网络资源排名的质量将受到负面影响。计算信任技术可以应用于搜索场景，以提高社交搜索引擎的质量。通过集成信任模块，可以过滤数据并使引擎的预测更加准确。用户的信任级别可以通过考虑他们在网络中收集信息的专业知识以及解决搜索问题的能力来评估。 #### 3. 搜索引擎原型 为了验证计算信任技术的有效性，我们开发了一个基于用户活动的搜索引擎原型，该原型包含以下组件： 1. **原型插件**：负责监控用户的活动，并将其本地存储在结构化文件中。插件捕获所有主要的浏览器事件，生成易于解析的XML字符串。它记录每个窗口和标签中的活动，包括打开网页的URL、标题、开始时间、结束时间和聚焦时间。此外，插件还会在用户不活动时触发事件，并跟踪用户的搜索会话。 2. **原型引擎**：负责收集和处理插件生成的数据，由以下三个程序组成： - **会话/查询识别器**：找到搜索会话的边界，从起始查询到会话中最后一个查询的最后一页，以及与每个查询相关的页面集合，并将属于同一会话的查询相互连接。 - **证据选择**：解释来自插件的原始用户数据，识别将用于后续排名计算的活动模式。 - **基于本地证据的计算**：处理从证据选择组件中提取的信息，并生成关于每个页面与所属查询相关性的指标。 3. **推理引擎**：负责计算每个页面和每个对等体的排名，并将查询和搜索会话连接起来。它由以下三个部分组成： - **信任计算（对等体）**：处理用户的活动，并为每个对等体分配一个信任值，以衡量其执行和完成搜索会话的能力。 - **排名计算**：通过处理原型引擎识别的结构化证据，为特定查询和搜索会话中浏览的每个页面计算全局排名。 - **模型定义**：用户可以编辑自己的模型。 4. **原型数据库**：以结构化方式包含有关排名页面、查询、搜索会话和对等体信任值的信息。数据按相互关联的查询和对等体进行组织。 5. **原型界面**：最终用户通过结果管理器组件查询原型数据库。 #### 4. 原型的工作流程 ```mermaid graph LR A[用户连接到原型社区] --> B[原型插件监控用户活动] B --> C[保存为本地原始活动数据（RAD）] C --> D[用户提交查询] D --> E[插件保存查询相关信息] E --> F[原型引擎定期分析RAD] F --> G[提取信息并组织为证据] G --> H[发送结构化活动数据（SAD）到推理引擎] H --> I[推理引擎计算页面排名] I --> J[保存排名页面到原型数据库] J --> K[集群匹配组件组织数据库信息] L[用户发起搜索会话] --> M[查询发送到原型数据库] M --> N[数据库检索相关文档] ``` #### 5. 实验案例及相关因素 为了验证计算信任技术的有效性，我们进行了一个实验案例研究。在这个研究中，我们发现用户提供良好搜索结果的能力涉及三个主要因素： 1. **认知技能**：包括快速阅读、扫描信息、分析和全局思考的能力。 2. **搜索经验**：即对搜索和浏览技术的熟悉程度。 3. **特定领域知识**：用户在特定主题上的专业知识和兴趣。 我们定义了一个信任函数来识别可靠的搜