Vi presenterar en ny ram för fråge-prestanda förutsägelse uppgift. Det vill säga att uppskatta effektiviteten av en sökning som utförs som svar på en fråga i brist på relevans bedömningar. Vårt tillvägagångssätt bygger på att använda statistisk beslutsteori för att uppskatta det verktyg som en dokumentrankning ger med avseende på ett informationsbehov uttryckt av frågan. För att ta itu med osäkerheten i att sluta sig till informationsbehovet, uppskattar vi nyttan av den förväntade likheten mellan den givna rangordningen och de som framkallas av relevansmodeller; effekten av en relevansmodell baseras på dess förmodade representativitet av informationsbehovet. Specifika förutsägelsevariabler för frågeprestanda direkt från ramen i stort sett bättre än toppmoderna prediktorer över fem TREC-korpora.
Mycket nyligen har vi föreslagit ett ramverk för beräkning av prestanda som bygger på statistisk beslutsteori REF.
Using statistical decision theory and relevance models for query-performance prediction
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}