Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för effektiv och självjusterande frågeexpansion som är inbäddad i en top-k frågeprocessor med kandidatbeskärning. Traditionella frågeexpansionsmetoder väljer expansionstermer vars tematiska likhet med de ursprungliga frågetermerna ligger över någon angiven tröskel, vilket skapar en disjunktiv fråga med mycket högre dimensionalitet. Detta innebär tre stora problem: 1) behovet av att handjustera expansionströskeln, 2) den potentiella ämnesutspädningen med alltför aggressiv expansion, och 3) den drastiskt ökade genomförandekostnaden för en högdimensionell fråga. Den metod som utvecklats i detta dokument tar upp alla tre problem genom att dynamiskt och stegvis slå samman de omvända listorna för de potentiella expansionstermer med listorna för de ursprungliga frågetermerna. En prioriterad kö används för att upprätthålla resultatkandidater, beskärning av kandidater baseras på Fagins familj av topp-k algoritmer, och valfritt probabilistiska estimat av kandidatpoäng kan användas för ytterligare beskärning. Experiment om TREC-samlingarna för 2004 års Robust- och Terabyte-spår visar på den ökade effektiviteten, effektiviteten och skalbarheten i vårt tillvägagångssätt.
Theobald m.fl. REF studerar också frågeexpansion på ett dynamiskt och stegvist sätt.
Efficient and self-tuning incremental query expansion for top-k query processing
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}