En viktig komponent som saknas i system för informationssökning är självdiagnostiska tester för att fastställa om systemet kan ge rimliga resultat för en viss fråga på en dokumentsamling. Om vi kan mäta egenskaperna hos en hämtad uppsättning dokument som gör att vi kan förutsäga genomsnittlig precision, kan vi automatisera beslutet om huruvida vi ska få relevans återkoppling, eller ändra hämtningssystemet på andra sätt. Vi använder meta-data bifogade till dokument i form av tidsstämplar för att mäta distributionen av dokument som hämtas som svar på en fråga, över tidsdomänen, för att skapa en tidsprofil för en fråga. Vi definierar några användbara funktioner över denna temporal profil. Vi finner att med hjälp av dessa tidsfunktioner, tillsammans med innehållet i de dokument som hämtats, kan vi förbättra förutsägelsen av genomsnittlig precision för en fråga.
Diaz och Jones REF bygger en tidsprofil av en fråga från distributionen av dokument publiceringsdatum.
Using temporal profiles of queries for precision prediction
{'venue': "SIGIR '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}