在移动搜索领域中，用户的行为分析是一个重要的课题，尤其是用户的点击行为。点击模型是搜索引擎用来从点击日志中提取相关性反馈的工具，这些反馈既宝贵又具有噪声。由于移动搜索和桌面搜索场景下用户行为存在显著差异，先前为桌面搜索设计的点击模型可能在移动环境下效果不佳。为解决这个问题，提出了一种新的移动点击模型（Mobile Click Model，简称MCM），该模型模拟了用户是如何在移动搜索结果页面（SERPs）上查看和点击搜索结果的。具体而言，本文将移动搜索中常见的两种偏差融入现有点击模型：一是点击必要性偏差，即某些结果虽然未被点击，但对用户依然有实用价值和意义；二是检查满意度偏差，即用户在查看一个点击必要性低的结果后，可能会感到满意并停止搜索。在大规模的移动搜索日志上进行的广泛实验表明，MCM在预测用户移动搜索中的点击行为方面优于现有模型，并且能够从移动点击日志中提取出更丰富的信息，如搜索结果的点击必要性和用户满意度的概率。利用这些信息，我们可以估计不同垂直搜索结果的质量，并改进移动搜索中异构结果的排名。
关键词点击模型；移动搜索；网络搜索；国际计算机学会ACM引用格式：Jiaxin Mao, Cheng Luo, Min Zhang, 和 Shaoping Ma. 2018. 构建用于移动搜索的点击模型. 在SIGIR'18：第41届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议，2018年7月8-12日，美国密歇根州安娜堡。ACM, 纽约, 纽约州, 美国, 10页。 ***
移动点击模型（MCM）为移动搜索领域带来了新的理解和分析，它着重考虑了移动设备的使用特性，如屏幕尺寸较小、用户上下文的多样性以及移动环境的局限性等因素。MCM模型特别关注的是如何捕捉用户在有限的屏幕空间和在移动环境中可能的多任务同时进行下的点击行为。在模型构建中，MCM识别了移动搜索场景中用户行为的两个关键偏差，并尝试将这些偏差纳入点击模型中，以更准确地反映用户的搜索意图和点击模式。
点击必要性偏差指的是，在移动搜索场景下，一些搜索结果可能具有一定的价值和用处，即便用户没有实际点击。这一现象在桌面搜索中可能并不明显，因为用户通常愿意点击更多的链接来寻求信息，而在移动设备上，受屏幕尺寸和输入设备的限制，用户更倾向于直接和高效地获取信息。因此，MCM模型强调了在移动搜索中识别哪些结果是用户在不点击的情况下也认为有价值的。
另一个模型考虑的偏差是检查满意度偏差，这意味着在移动搜索中，用户在查看某个结果后，如果该结果被认为具有低点击必要性，用户可能会停止进一步的搜索。这一点说明了用户在移动搜索时的满意度不一定依赖于点击行为，有时仅仅是查看结果就足以令用户满意，从而放弃进一步的搜索动作。MCM模型利用这一点，尝试更精细地识别用户停止搜索的时刻和原因。
为了实现上述目标，MCM模型通过大量移动搜索日志进行训练和测试，以验证其准确性和有效性。研究者们发现MCM模型在预测移动搜索中的用户点击行为上优于其他现有模型，并且能够从点击日志中提取出更详尽的信息，如搜索结果的点击必要性和用户的满意度概率。这些信息可以被用来评估不同类型的搜索结果质量，并帮助搜索引擎优化不同垂直搜索结果的排名。
本文的结论指出，通过MCM模型可以更好地理解和分析移动搜索用户的点击行为，进而改进搜索引擎对移动搜索结果的排序算法，最终提升用户的搜索体验和满意度。对于移动搜索领域的发展而言，这一模型的提出和实证研究具有重要的理论和实践意义，也为未来在该领域的进一步研究提供了新的视角和方法。
