Известно, что активность пользователей дает разнообразную полезную информацию для поисковой системы. В частности, она помогает понять, какая информация необходима пользователю, выделить его персональные предпочтения, контекст темы, которой пользователь в данный момент интересуется. Большинство предыдущих исследований по данной теме либо рассматривали все действия пользователя за фиксированный период времени, либо делили активность на части (сессии) в зависимости от заранее определенного периода неактивности (таймаута).

Такие подходы позволяют выделить группы сайтов, которые посещаются с одинаковой информационной потребностью. Однако, очевидно, что качество такой простой сегментации ограничено, поэтому лучшее качество может быть достигнуто с помощью более сложных алгоритмов. Этот доклад посвящен проблеме автоматического разделения активности пользователей на логические сегменты. Опираясь на имеющуюся информацию, мы предлагаем метод для автоматического разделения их повседневной деятельности на группы на основе информационной потребности. Я расскажу о нескольких методах сегментации и приведу сравнительный анализ их эффективности. Предложенные алгоритмы значительно превосходят методы, основанные на разделении в зависимости от таймаута.



Пользовательская активность в браузере, поисковике или на конкретном сайте является богатым источником полезной информации: переформулировки запросов, навигация до и после запроса/посещения портала. К сожалению, эта информация никак не структурирована и очень зашумлена. Основной задачей становится обработка, структуризация и очистка сырых данных. я хотел бы предложить метод для автоматического разделения пользовательской активности на логически связанные компоненты.