Färskhet i resultat är viktigt i modern webbsökning. Att inte känna igen den tidsmässiga aspekten av en fråga kan påverka användarupplevelsen negativt, och få sökmotorn att framstå som gammal. Även om färskhet och relevans kan vara nära relaterade till vissa ämnen (t.ex. nyhetsfrågor), de är mer oberoende i andra (t.ex. tid okänsliga frågor). Att optimera ett kriterium förbättrar därför inte nödvändigtvis det andra och kan till och med skada i vissa fall. Vi föreslår ett ramverk för maskininlärning för att samtidigt optimera färskhet och relevans, där kompromissen automatiskt anpassas för att ifrågasätta tidsmässiga egenskaper. Vi börjar med att illustrera olika tidsmässiga egenskaper hos frågor, och de funktioner som kan användas för att fånga dessa egenskaper. Vi introducerar sedan vårt övervakade ramverk som utnyttjar tidsprofilen av frågor (t.ex. från pseudo-feedback-dokument) tillsammans med de andra rankingfunktionerna för att förbättra både färskhet och relevans av sökresultat. Våra experiment på en stor arkival webb corpus visar effektiviteten av våra tekniker.
I REF, Dai et al. använda tidsbundna egenskaper av frågor för att förbättra ranking webbresultat med hjälp av maskininlärda modeller.
Learning to rank for freshness and relevance
{'venue': "SIGIR '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}