Prevalensen av sociala medietillämpningar genererar potentiellt stora personliga arkiv av inlägg, tweets och annan kommunikation. Förekomsten av dessa arkiv skapar ett behov av sökverktyg, som kan ses som en förlängning av nuvarande desktop söktjänster. För närvarande är inte mycket känt om de bästa sökmetoderna för personliga arkiv av sociala data, på grund av svårigheten att skapa testsamlingar. I den här artikeln beskriver vi hur testsamlingar för personuppgifter kan skapas genom att använda spel för att samla in frågor. Vi jämför sedan en rad hämtningsmodeller som utnyttjar den halvstrukturerade naturen hos sociala data. Våra resultat visar att en blandning av språkmodeller med fältfördelningsuppskattning kan vara effektiv för denna typ av data, där vissa fält, såsom namnet på affischen, är särskilt viktiga. Vi analyserar också egenskaperna hos de frågor som genererades av användare med två versioner av spelen.
Resultaten i REF visar att en blandning av språkmodeller som kombinerar bevis från olika representationer är ett effektivt tillvägagångssätt för denna typ av dokumenthämtning.
Evaluating search in personal social media collections
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}