Vi presenterar en hybrid metod för att stänga off-the-shälf information hämtning (IR) system i framtida händelse prediktorer. Med tanke på en fråga, en tidsserie modell tränas på publiceringsdatumen för de hämtade dokumenten för att fånga trender och periodicitet de associerade händelserna. De historiska uppgifternas periodicitet används för att uppskatta en probabilistisk modell för att förutsäga framtida utbrott. Slutligen erhålls en hybridmodell genom att sammanfläta den probabilistiska och tidsseriemodellen. Våra empiriska resultat på New York Times corpus visar att autokorreleringsfunktioner i tidsserier räcker för att klassificera frågor korrekt och att våra hybridmodeller leder till mer exakta framtidsprognoser än utgångskonkurrenter.
På samma sätt bygger andra verk REF tidsseriemodeller över publiceringsdatum för dokument som är relevanta för en förfrågan för att förutsäga framtida utbrott.
Hybrid models for future event prediction
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}