Det har visat sig att inlärning för att rangordna strategier kan lära sig mycket effektiva rankningsfunktioner. Dessa strategier har dock främst ignorerat den viktiga frågan om effektivitet. Med tanke på att både effektivitet och effektivitet är viktiga för riktiga sökmotorer, kanske modeller som är optimerade för effektivitet inte uppfyller de stränga effektivitetskrav som krävs för att användas i en produktionsmiljö. I detta arbete lägger vi fram en enhetlig ram för att gemensamt optimera effektivitet och ändamålsenlighet. Vi föreslår nya mått som fångar kompromissen mellan dessa två konkurrerande krafter och utformar en strategi för automatiskt lärande modeller som direkt optimerar kompromissmåtten. Experiment visar att modeller som man lärt sig på detta sätt ger en god balans mellan hämtningseffektivitet och effektivitet. Med specifika förlustfunktioner, lärda modeller konvergera till bekanta befintliga, vilket visar generaliteten i vårt ramverk. Slutligen visar vi att vårt tillvägagångssätt naturligt leder till en minskning av variansen av frågeutförandetider, vilket är viktigt för frågebelastningsbalansering och användarnöjdhet.
I REF lägger författarna fram en enhetlig ram för att gemensamt optimera effektivitet och ändamålsenlighet.
Learning to efficiently rank
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}