I detta dokument undersöks den tidsbundna klusterhypotesen: i sökuppgifter där tiden spelar en viktig roll, tenderar relevanta dokument att samlas i tid? Vi undersöker denna fråga i samband med tweetsökning och tidsåterkoppling: vi börjar med en första uppsättning resultat från en baslinje hämtning modell, vi uppskattar tidstätheten för relevanta dokument, som sedan används för resultat omrankning. Våra bidrag ligger i en metod för att karakterisera denna temporal densitetsfunktion med hjälp av kärndensitetsuppskattning, med och utan bedömningar av människans relevans, och en metod för att integrera denna information i en standard hämtningsmodell. Experiment på TREC dataset bekräftar att vår tidsbaserade feedback formulering förbättrar sökeffektiviteten, vilket ger stöd för vår hypotes. Vårt tillvägagångssätt överträffar både en standardbaslinje och tidigare tidsbaserade hämtningsmodeller. Temporal feedback förbättrar över standardlexikal feedback (med och utan mänskliga bedömningar), som visar att tidsrelevanssignaler existerar oberoende av dokumentinnehåll.
Efron m.fl. REF presenterar en metod för att uppskatta kärnans densitet för att tidsmässigt matcha relevanta tweets.
Temporal feedback for tweet search with non-parametric density estimation
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 37th international ACM SIGIR conference on Research & development in information retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}