Detta dokument ger en ny bild av den information som genereras av relevansåterkoppling. Latent semantisk analys är anpassad till denna syn för att extrahera användbar inter-query information. Den uppfattning som presenteras i detta dokument är att systemets grundläggande vokabulär är bilderna i databasen och att relevansåterkoppling är ett dokument vars ord är bilderna. En relevans feedback dokument innehåller den intra-query information som uttrycker den semantiska intentionen av användaren över den frågan. Den inter-query informationen sker sedan i form av en samling av dokument som kan utsättas för latent semantisk analys. En algoritm för att fråga det latenta semantiska indexet presenteras och utvärderas mot verkliga datamängder.
Interquery learning används i REF för att förbättra noggrannheten i ett hämtningssystem med latent semantisk analys.
Building a latent semantic index of an image database from patterns of relevance feedback
{'venue': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'journal': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}