Vi tar itu med problemet med att mäta globala kvalitetsmått för sökmotorer, som corpus storlek, index färskhet, och densitet av dubbletter i corpus. De nyligen föreslagna estimatorerna för sådana mätvärden [2, 6] lider av betydande partiskhet och/eller dålig prestanda på grund av felaktig approximation av de så kallade "dokumentgraderna". Vi presenterar två nya estimatorer som kan övervinna den skevhet som införs med ungefärliga grader. Våra skattningar baseras på ett noggrant genomförande av ett urvalsförfarande av ungefärlig betydelse. Omfattande teoretisk och empirisk analys av skattningarna visar att de i princip inte har någon partiskhet ens i situationer där dokumentgraderna är dåligt approximerade. Utifrån en idé från [6] diskuterar vi Rao Blackwellization som en generisk metod för att minska varians i sökmotorskattningar. Vi visar att Rao-Blackwellizing våra estimatorer resulterar i betydande prestandaförbättringar, utan att kompromissa noggrannhet.
I senare arbete REF, de mätte globala kvalitetsmått för sökmotorer, som corpus storlek, index färskhet och densitet av dubbletter i corpus.
Efficient search engine measurements
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}