I detta papper undersöker vi fördelarna med latent variabel modellering av klick igenom data i domänen bildsökning. Klick i bildsökningsloggar betraktas som implicita relevansbedömningar som uttrycker både användarens avsikt och viktiga relationer mellan valda dokument. Vi antar att klick igenom data innehåller dolda ämnen och kan användas för att dra en lägre dimension latent utrymme som senare kan användas för att förbättra olika aspekter av hämtningssystemet. Vi använder en delmängd av en clickthrough corpus från bildsökportalen för en nyhetsbyrå för att utvärdera flera populära latenta variabla modeller när det gäller deras förmåga att modellera underliggande frågor. Vi visar att latent variabel modellering avslöjar underliggande struktur i klick genom data och våra resultat visar att datordokument likheter i latent utrymme förbättrar hämtning effektivitet jämfört med dator likheter i den ursprungliga frågeytan. Dessa resultat jämförs med utgångsvärden med hjälp av visuella och textrelaterade egenskaper. Vi visar prestanda betydligt bättre än den visuella baslinje, vilket indikerar att innehållsbaserade bildsökningssystem som inte utnyttjar frågeloggar kan förbättra återkallande och precision genom att ta hänsyn till dessa historiska data.
Som ett exempel, Ref anser att klick i bildsökning loggar representerar implicit relevans bedömningar som uttrycker användarens avsikt och även relationer mellan dokument.
Topic modelling of clickthrough data in image search
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}