【SIGIR2019】当经济学遇见搜索引擎，287页教程带你领略最新研究成果

【导读】近日，信息检索顶会在法国巴黎召开，吸引了大量研究者积极参与。本文为大家带来了昆士兰科技大学信息工程研究组的最新教程，创新性的将经济模型应用于信息检索系统，推断成本与收益的相互作用。

介绍：

经济学提供了一种直观的途径，表达应用程序、接口和设备间的成本与收益交互过程。通过使用经济模型，可以推断出各类主体间的相互作用，预测系统变化对性能和行为的影响，进而衡量人们与系统的交互情况。

原文链接：

https://ielab.io/tutorials/economic-models-measures-search.html

在本课程中，我们将首先概述相关的经济理论，例如信息觅食理论和搜索中的微观经济学。接下来将展示如何使用经济学模型来模拟用户与搜索系统的交互，以生成关于行为和性能的假设，这些假设可以为实验提供相关信息。第三部分，将重点介绍如何利用经济学，来为信息检索系统提供CWL框架支持。然后，将展示如何使用信息觅食理论，来衡量信息检索系统的性能 （将人们搜索的理论，与我们如何衡量它的理论联系起来）。

第一部分：信息检索中的经济学

这一部分将侧重于介绍，为什么我们需要这样的模型，以及如何使用它们来获得有关搜索性能和搜索行为的结论。然后，将提供关于在信息检索领域中的概念介绍，包括：（1）排名文档，（2）用户行为建模（3）绩效建模等。

第二部分：搜索中的经济学模型

这一部分中，我们将改变焦点，更加注重用户模型。然后，我们将重点关注信息觅食理论（IFT），这一理论将经济学应用于人们如何发现和搜寻信息的过程之中（基于生态学的最佳觅食理论）。

第三部分：搜索中的经济度量

在这一阶段，我们将研究如何使用经济学来评估用户，并描述如何开发经济学的搜索度量。实质上，大多数指标都会根据排名列表和用户行为产出预期效用（或增益率）。在这里，我们将利用经济学理论为搜索度量，提供C / W / L理论框架基础，将搜索行为模型与搜索性能的衡量过程联系起来。

第四部分：实践过程

在这一阶段，我们将引导参与者，将经济学建模技术应用于不同的场景之中，例如，他们需要对用户行为进行建模，以便假设人们将如何与系统交互，或评估人们使用该系统的表现等。 

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