Abstrakt. Detta dokument handlar om rankning av dokument i informationssökning. I system för insamling av information tyder den allmänt accepterade principen om sannolikhetsrankning (PRP) på att dokument för optimal hämtning bör rangordnas efter minskande sannolikhet för relevans. I detta dokument presenterar vi ett nytt dokumentrankningsparadigm, där vi hävdar att en bättre, mer generell lösning är att optimera topp-n-rankade dokument som helhet, snarare än att rangordna dem självständigt. Inspirerade av den moderna portföljteorin inom finans, kvantifierar vi en rangordnad lista med dokument utifrån dess förväntade totala relevans (medelvärde) och varians; den senare fungerar som ett mått på risk, som sällan studerades för dokumentrankning i det förflutna. Genom analysen av medelvärdet och variansen, visar vi att en optimal rankning är den som maximerar den totala relevansen (medelvärdet) av den rangordnade listan på en given risknivå (variation). Baserat på denna princip, vi sedan härleda en effektiv dokument ranking algoritm. Det utvidgar PRP genom att beakta både osäkerheten i relevanta prognoser och samband mellan hämtade dokument. Dessutom kvantifierar vi fördelarna med diversifiering och visar teoretiskt att diversifiering av dokument är ett effektivt sätt att minska risken för rangordning av dokument. Experimentella resultat på det samverkande filtreringsproblemet bekräftar de teoretiska insikterna med förbättrad rekommendationsprestanda, t.ex. uppnådd över 300% prestandavinst över den PRP-baserade rankingen på den användarbaserade rekommendationen.
Vår förstudie om samarbetsfiltrering har visat att rankning härledd från analysen av medelvärde och varians förbättrar rekommendationsprestanda avsevärt REF.
Mean-Variance Analysis: A New Document Ranking Theory in Information Retrieval
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}