Web検索時の行動情報を用いたクエリ修正タイプの予測

旅行に関する情報をWeb検索エンジンを通じて収集する場合，観光地や宿泊先などさまざまな観点から検索を行う必要がある．このように，いくつかのサブタスクから構成される検索タスクでは，1つの検索クエリのみですべての情報を得ることは難しく，クエリの修正をともなう検索が反復的に行われることによって，タスクが実行されることが多い．本稿では，こうした検索クエリの修正を，事前に予測する手法を提案する．提案手法は，現在の検索行動を特徴量とする分類器を構成することで，次の検索におけるクエリ修正タイプの予測を行う．実際の検索行動のログデータを用いた評価実験の結果，提案手法は5種類の検索クエリ修正タイプを約41%の精度で分類可能なことが明らかになった．また，分類器構成に用いる特徴量を変化させることで，修正タイプの予想に有用な特徴量の検証も行った．さらに今後の展望として，次の検索において実際に入力されるクエリの予想可能性についても考察する．