通过潜在主题建模的基于实时眼动跟踪的查询扩展方法
即使对于有经验的用户，制定和重新制定可靠的文本查询也已被认为是信息检索（IR）中的一项艰巨任务。 大多数现有的查询扩展方法，尤其是基于隐式相关性反馈的查询扩展方法，都利用用户的历史交互数据，例如单击，滚动和查看文档的时间，来推导完善的查询模型。 进一步期望，如果我们可以通过直接在术语级别捕获用户当前的交互来实时挖掘用户的潜在查询意图，则用户的搜索体验将得到极大改善。 在本文中，我们提出了一种基于实时眼动跟踪的查询扩展方法，该方法能够：（1）利用眼动跟踪技术自动捕获用户正在查看的术语； （2）根据眼睛跟踪项并使用潜在狄利克雷分配（LDA）方法得出用户的潜在意图。 进行了系统的用户研究，实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
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