Relevans Återkoppling har visat sig vara mycket effektiv för att förbättra hämtningsnoggrannheten. Ett svårt men viktigt problem i alla relevanta återkopplingsmetoder är hur man optimalt balanserar den ursprungliga fråge- och återkopplingsinformationen. I de nuvarande återkopplingsmetoderna är balansparametern vanligtvis inställd på ett fast värde för alla frågor och samlingar. Men på grund av skillnaden i frågor och feedback-dokument, denna balans parameter bör optimeras för varje fråga och varje uppsättning feedback-dokument. I detta dokument presenterar vi en inlärningsstrategi för att på ett anpassningsbart sätt förutsäga den optimala balanskoefficienten för varje fråga och varje samling. Vi föreslår tre heuristiker för att karakterisera balansen mellan fråge- och feedbackinformation. Med dessa tre heuristiker som färdplan utforskar vi ett antal funktioner och kombinerar dem med en regressionsstrategi för att förutsäga balanskoefficienten. Våra experiment visar att den föreslagna adaptiva relevansåterkopplingen är mer robust och effektiv än den vanliga fasta koefficienten.
Lv och Zhai REF påpekar att balansparametern för återkoppling till den ursprungliga frågan är statisk, dvs inte adaptive för varje fråga.
Adaptive relevance feedback in information retrieval
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}