LISP -- 一个丰富的交互数据集和可记录的交互搜索平台
LISP -- A Rich Interaction Dataset and Loggable Interactive Search Platform
AI总结：
LISP提供了一个丰富的交互数据集和可记录的交互搜索平台，用于研究人类在交互信息检索中的搜索行为，支持可重复和可重用的研究方法。
摘要：
我们提出了一种可重用的数据集和配套的基础设施，用于研究交互信息检索（IIR）中的人类搜索行为。该数据集结合了61名参与者（122次会话）的详细交互日志，包括用户特征，如感知速度、主题特定兴趣、搜索专业能力和人口统计信息。为了促进可重复性和重用性，我们提供了一个完全文档化的研究设置，一个基于网络的感知速度测试，以及进行类似用户研究的框架。我们的工作使研究人员能够研究影响搜索行为的个体和情境因素，并开发或验证考虑此类变化的用户模拟器。我们通过示例分析展示了数据集的潜力，并发布所有资源作为开放获取，支持IIR社区中的可重复研究和资源共享。
英文摘要：
We present a reusable dataset and accompanying infrastructure for studying human search behavior in Interactive Information Retrieval (IIR). The dataset combines detailed interaction logs from 61 participants (122 sessions) with user characteristics, including perceptual speed, topic-specific interest, search expertise, and demographic information. To facilitate reproducibility and reuse, we provide a fully documented study setup, a web-based perceptual speed test, and a framework for conducting similar user studies. Our work allows researchers to investigate individual and contextual factors affecting search behavior, and to develop or validate user simulators that account for such variability. We illustrate the datasets potential through an illustrative analysis and release all resources as open-access, supporting reproducible research and resource sharing in the IIR community.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
