When people search for information about a new topic within large document collections, they implicitly construct a mental model of the unfamiliar information space to represent what they currently know and guide their exploration into the unknown. Building this mental model can be challenging as it requires not only finding relevant documents, but also synthesizing important concepts and the relationships that connect those concepts both within and across documents. This paper describes a novel interactive approach designed to help users construct a mental model of an unfamiliar information space during exploratory search. We propose a new semantic search system to organize and visualize important concepts and their relations for a set of search results. A user study ($n=20$) was conducted to compare the proposed approach against a baseline faceted search system on exploratory literature search tasks. Experimental results show that the proposed approach is more effective in helping users recognize relationships between key concepts, leading to a more sophisticated understanding of the search topic while maintaining similar functionality and usability as a faceted search system.


翻译:当人们在大型文件收藏中寻找关于新主题的信息时,他们暗含地构建了不熟悉信息空间的心理模型,以代表他们目前所了解的情况并指导他们探索未知情况。建立这种精神模型可能具有挑战性,因为它不仅需要找到相关文件,而且还需要综合重要的概念以及将文件内部和相互之间这些概念联系起来的关系。本文描述了一种新型的互动方法,旨在帮助用户在探索搜索过程中构建一个不熟悉信息空间的心理模型。我们提议建立一个新的语义搜索系统,以组织和直观地描述重要的概念及其关系,以取得一套搜索结果。进行了一项用户研究(n=20美元),以比较所提议的方法与探索文献搜索任务的基准面搜索系统。实验结果显示,拟议的方法在帮助用户识别关键概念之间的关系方面更为有效,从而在保持相似功能和可使用性的同时,使搜索专题在探索搜索过程中得到更先进的理解。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月12日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员