Bakgrund: Användarna vill få korta, specifika svar på frågor och sätta dem i sammanhang genom att koppla ihop ursprungliga källor från den biomedicinska litteraturen. Genom användning av teknik för informationssökning hämtar informationssystem information till indexdata baserat på alla typer av fördefinierade söktekniker eller sökfunktioner så att olika rankningsstrategier utformas beroende på olika källor. I detta dokument föreslår vi ett kraftfullt tillvägagångssätt för att optimera information från flera källor för att förbättra genomiksökningsprestandan. Resultat: I det föreslagna tillvägagångssättet överväger vi först ett gemensamt scenario för ett metasöksystem som har tillgång till flera baslinjer med hämta och rangordna dokument/passage av sina egna modeller. Sedan, givet valda baslinjer från flera källor, undersöker vi tre modifierade fusionsmetoder i det föreslagna tillvägagångssättet, ömsesidigt, CombMNZ och CombSUM, för att omvärdera kandidaterna som resultat för utvärdering. Vår empiriska studie av både 2007 och 2006 års datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet är hållbart för att uppnå bättre resultat. Dessutom visar de experimentella resultaten att den ömsesidiga metoden ger märkbara förbättringar av det individuella basvärdet, särskilt i fråga om MAP på passage2-nivå och MAP på aspektnivå. Slutsatser: Av de omfattande experimenten på två TREC-genomiska datamängder drar vi följande slutsatser. För de tre fusionsmetoder som föreslås i den robusta metoden överträffar den ömsesidiga metoden givetvis CombMNZ- och CombSUM-metoderna, och CombSUM fungerar bra på passage2-nivån jämfört med CombMNZ. Baserat på de många källorna till DFR, BM25 och språkmodell kan vi konstatera att alliansen av jättar uppnår det bästa resultatet. Under tiden, under samma kombination, desto bättre baslinjeprestanda är, desto mer bidrag baslinje ger. Dessa slutsatser är mycket användbara för att styra fusionsarbetet inom området biomedicinsk informationshämtning.
Vi undersökte optimeringen av flera källor i REF, där en robust strategi för att optimera flera källor har föreslagits.
A robust approach to optimizing multi-source information for enhancing genomics retrieval performance
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}