ウェブクエリ

Web クエリまたはWeb検索クエリは、ユーザーが情報ニーズを満たすためにWeb 検索エンジンに入力するクエリです。Web 検索クエリは、プレーンテキストであることが多く、ブール検索ディレクティブがほとんど使用されないという点で特徴的です。これらは、キーワードまたは位置パラメータを持つコマンド言語として厳格な構文規則によって管理される標準クエリ言語とは大きく異なります。

種類

ほとんどのウェブ検索クエリは、情報、ナビゲーション、トランザクションの 3 つのカテゴリに大別されます。^[1]これらは、「実行、認識、実行」とも呼ばれます。^[2]この検索モデルは理論的に導き出されたものではありませんが、実際の検索エンジンクエリでその分類が実証されています。^[3]

情報クエリ– 幅広いトピック (例:コロラド、トラック) をカバーし、関連する結果が数千件ある可能性のあるクエリ。
ナビゲーションクエリ– 単一のエンティティ (例: YouTubeやデルタ航空) の単一の Web サイトまたは Web ページを検索するクエリ。
トランザクションクエリ– 自動車の購入やスクリーンセーバーのダウンロードなど、特定のアクションを実行するユーザーの意図を反映するクエリ。

検索エンジンは、あまり使用されない 4 番目のタイプのクエリをサポートすることがよくあります。

接続性クエリ– インデックスされたウェブグラフの接続性を報告するクエリ（例：どのリンクがこのURLを指しているか？、このドメイン名から何ページがインデックスされているか？）。^[4]

特徴

商用ウェブ検索エンジンのほとんどは検索ログを公開していないため、ユーザーがウェブ上で何を検索しているかに関する情報を得るのは困難です。^[5]しかし、1998年には研究調査が出始めました。^[6]^[7] 2001年の研究^[8]では、Excite検索エンジンからのクエリを分析し、ウェブ検索の興味深い特徴がいくつか示されました。

クエリの平均長さは 2.4 語でした。
ユーザーの約半数が単一のクエリを入力しましたが、3 分の 1 未満のユーザーが 3 つ以上の固有のクエリを入力しました。
ユーザーのほぼ半数が、結果の最初の 1 ページまたは 2 ページのみを調べました (1 ページあたり 10 件の結果)。
高度な検索機能 ( AND、OR、NOT などのブール演算子など)を使用したユーザーは 5% 未満でした。
最も頻繁に使用された上位 4 つの用語は、「(空の検索)」、「and」、「of」、「sex」でした。

同じExciteクエリログを調査したところ、クエリの19%に地理的な用語（地名、郵便番号、地理的特徴など）が含まれていたことが明らかになりました。^[9]

研究によると、短いクエリ（用語が少ないクエリ）に加えて、ユーザーがクエリを変更する方法には予測可能なパターンがあることも示されています。^[10]

2005年にYahooのクエリログを調査したところ、同じユーザーからのクエリの33%が繰り返しクエリであり、87%のケースでユーザーが同じ結果をクリックすることが明らかになりました。^[11]これは、多くのユーザーが情報を再訪したり再検索したりするために繰り返しクエリを使用していることを示しています。この分析は、クエリの約30%がナビゲーションクエリであると述べているBing検索エンジンのブログ投稿によって確認されています。^[12]

さらに、研究により、クエリ用語の頻度分布はべき乗法則、つまりロングテール分布曲線に従うことがわかっています。つまり、大規模なクエリログ（たとえば、1億回を超えるクエリ）で観察された用語のごく一部が最も頻繁に使用され、残りの用語は個別にはあまり使用されません。^[13]このパレートの法則（または80-20ルール）の例により、検索エンジンはインデックスまたはデータベースのパーティション分割、キャッシュ、プリフェッチなどの最適化手法を採用できます。さらに、Webクエリがナビゲーション、情報、またはトランザクションのいずれであるかを認識できる言語指向の属性に関する研究が行われています。 ^[14]

2011年の調査では、クエリの平均長さは時間の経過とともに着実に増加しており、英語以外の言語のクエリの平均長さは英語のクエリよりも増加していることがわかりました。^{[15] Googleは、会話形式の検索（「最寄りのコーヒーショップはどこですか？」など）が増えているため、より長い検索クエリを処理するために、2013年8月に}ハミングバードアップデートを実装しました。^[16]

構造化クエリ

ブール演算子と括弧をサポートする検索エンジンでは、図書館員が伝統的に使用している手法を適用できます。複数のトピックまたはファセットをカバーするドキュメントを探しているユーザーは、などの特徴的な単語の論理和で各トピックまたはファセットを説明したい場合がありますvehicles OR cars OR automobiles。ファセットクエリは、このようなファセットの論理積です。たとえば、などのクエリ(electronic OR computerized OR DRE) AND (voting OR elections OR election OR balloting OR electoral)では、「電子」または「投票」のいずれか、または両方が省略されていても、電子投票に関するドキュメントが見つかる可能性があります。^[17]

参照

参考文献

^ Broder, A. (2002). Web検索の分類法 SIGIRフォーラム、36(2), 3–10。
^ Gibbons, Kevin (2013-01-11). 「実行、知識、実行: 購買サイクルの各段階でコンテンツを作成する方法」。Search Engine Watch。2014年5 月 24 日閲覧。
^ Jansen, BJ, Booth, D., Spink, A. (2008) Webクエリの情報、ナビゲーション、トランザクションの意図の判定、Information Processing & Management。44(3), 1251-1266。
^ ムーア、ロス。「コネクティビティサーバー」ケンブリッジ大学出版局。 2014年5月24日閲覧。
^ ドーン・カワモトとエリノア・ミルズ（2006年）、AOLがユーザー検索データの公開について謝罪
^ Jansen, BJ, Spink, A., Bateman, J., Saracevic, T. 1998. リアルライフ情報検索: Web上のユーザークエリの研究。SIGIRフォーラム、32(1)、5-17。
^ Silverstein, C., Henzinger, M., Marais, H., & Moricz, M. (1999). 大規模Web検索エンジンクエリログの分析。SIGIRフォーラム、33(1), 6–12。
^ Amanda Spink、Dietmar Wolfram、Major BJ Jansen、Tefko Saracevic (2001)。「Web の検索: 一般の人々とそのクエリ」(PDF)。アメリカ情報科学技術協会誌。52 (3): 226–234。CiteSeerX 10.1.1.23.9800。doi : 10.1002 / 1097-4571(2000 ) 9999:9999<::AID-ASI1591>3.3.CO;2-I。
^ Mark Sanderson & Janet Kohler (2004)。「地理クエリの分析」。地理情報ワークショップ (SIGIR '04) の議事録。
^ Jansen, BJ, Booth, DL, Spink, A. (2009). Web検索中のクエリ変更パターン。アメリカ情報科学技術学会誌。60(3), 557-570. 60(7), 1358-1371.
^ Jaime Teevan、Eytan Adar、Rosie Jones、Michael Potts (2005)。「歴史は繰り返す: Yahoo のクエリログ内の繰り返しクエリ」(PDF)。情報検索の研究開発に関する第 29 回 ACM カンファレンス (SIGIR '06) の議事録。pp. 703–704。doi : 10.1145 /1148170.1148326。^{[永久リンク切れ]}
^ 「Bing 検索をもっと便利に - 検索ブログ - サイトブログ - Bing コミュニティ」。2011 年 3 月 14 日時点のオリジナルよりアーカイブ。2011 年 3 月 1 日閲覧。
^ Ricardo Baeza-Yates (2005)。「Web クエリマイニングのアプリケーション」。情報検索の進歩。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 3408 巻。Springer Berlin / Heidelberg。pp. 7–22。doi : 10.1007/978-3-540-31865-1_2。ISBN 978-3-540-25295-5。
^ Alejandro Figueroa (2015). 「Web クエリの背後にあるユーザーの意図を認識するための効果的な機能の検討」。Computers in Industry . 68 . Elsevier: 162–169. doi :10.1016/j.compind.2015.01.005.
^ Mona Taghavi、Ahmed Patel、Nikita Schmidt、Christopher Wills、Yiqi Tew (2011)。「検索エンジン向けクエリ分布パターンアプローチによるウェブプロキシログの分析」。Journal of Computer Standards & Interfaces。34 ( 1): 162–170。doi : 10.1016/j.csi.2011.07.001。
^ Sullivan, Danny (2013-09-26). 「FAQ: 新しい Google「ハミングバード」アルゴリズムのすべて」。Search Engine Land。2014年5 月 24 日閲覧。
^ ヴォイカン・ミハイロビッチ;ジョエルド・ヒエムストラ。ヘンク・エルンスト・ブロック;ピーター・MG・エイパーズ（2006年10月）。「クエリ構造とドキュメント構造を利用してドキュメント検索の効率を向上させる」(PDF)。 {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です

[1] Broder, A. (2002). Web検索の分類法 SIGIRフォーラム、36(2), 3–10。

[2] Gibbons, Kevin (2013-01-11). 「実行、知識、実行: 購買サイクルの各段階でコンテンツを作成する方法」。Search Engine Watch。2014年5 月 24 日閲覧。

[3] Jansen, BJ, Booth, D., Spink, A. (2008) Webクエリの情報、ナビゲーション、トランザクションの意図の判定、Information Processing & Management。44(3), 1251-1266。

[4] ムーア、ロス。「コネクティビティサーバー」ケンブリッジ大学出版局。 2014年5月24日閲覧。

[5] ドーン・カワモトとエリノア・ミルズ（2006年）、AOLがユーザー検索データの公開について謝罪

[6] Jansen, BJ, Spink, A., Bateman, J., Saracevic, T. 1998. リアルライフ情報検索: Web上のユーザークエリの研究。SIGIRフォーラム、32(1)、5-17。

[7] Silverstein, C., Henzinger, M., Marais, H., & Moricz, M. (1999). 大規模Web検索エンジンクエリログの分析。SIGIRフォーラム、33(1), 6–12。

[8] Amanda Spink、Dietmar Wolfram、Major BJ Jansen、Tefko Saracevic (2001)。「Web の検索: 一般の人々とそのクエリ」(PDF)。アメリカ情報科学技術協会誌。52 (3): 226–234。CiteSeerX 10.1.1.23.9800。doi : 10.1002 / 1097-4571(2000 ) 9999:9999<::AID-ASI1591>3.3.CO;2-I。

[9] Mark Sanderson & Janet Kohler (2004)。「地理クエリの分析」。地理情報ワークショップ (SIGIR '04) の議事録。

[10] Jansen, BJ, Booth, DL, Spink, A. (2009). Web検索中のクエリ変更パターン。アメリカ情報科学技術学会誌。60(3), 557-570. 60(7), 1358-1371.

[11] Jaime Teevan、Eytan Adar、Rosie Jones、Michael Potts (2005)。「歴史は繰り返す: Yahoo のクエリログ内の繰り返しクエリ」(PDF)。情報検索の研究開発に関する第 29 回 ACM カンファレンス (SIGIR '06) の議事録。pp. 703–704。doi : 10.1145 /1148170.1148326。^{[永久リンク切れ]}

[12] 「Bing 検索をもっと便利に - 検索ブログ - サイトブログ - Bing コミュニティ」。2011 年 3 月 14 日時点のオリジナルよりアーカイブ。2011 年 3 月 1 日閲覧。

[baezayates1-13] Ricardo Baeza-Yates (2005)。「Web クエリマイニングのアプリケーション」。情報検索の進歩。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 3408 巻。Springer Berlin / Heidelberg。pp. 7–22。doi : 10.1007/978-3-540-31865-1_2。ISBN 978-3-540-25295-5。

[14] Alejandro Figueroa (2015). 「Web クエリの背後にあるユーザーの意図を認識するための効果的な機能の検討」。Computers in Industry . 68 . Elsevier: 162–169. doi :10.1016/j.compind.2015.01.005.

[15] Mona Taghavi、Ahmed Patel、Nikita Schmidt、Christopher Wills、Yiqi Tew (2011)。「検索エンジン向けクエリ分布パターンアプローチによるウェブプロキシログの分析」。Journal of Computer Standards & Interfaces。34 ( 1): 162–170。doi : 10.1016/j.csi.2011.07.001。

[16] Sullivan, Danny (2013-09-26). 「FAQ: 新しい Google「ハミングバード」アルゴリズムのすべて」。Search Engine Land。2014年5 月 24 日閲覧。

[17] ヴォイカン・ミハイロビッチ;ジョエルド・ヒエムストラ。ヘンク・エルンスト・ブロック;ピーター・MG・エイパーズ（2006年10月）。「クエリ構造とドキュメント構造を利用してドキュメント検索の効率を向上させる」(PDF)。 {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です