Abstract-Vi presenterar en ny strategi för att partitionera en dokumentsamling på flera servrar och för att utföra ett effektivt samlingsval. Metoden är baserad på analys av frågeloggar. Vi föreslog en ny dokumentrepresentation kallad frågevektorsmodell. Varje dokument representeras som en lista som registrerar de frågor för vilka själva dokumentet är en match, tillsammans med deras led. För att både partitionera samlingen och bygga samlingen urvalsfunktionen, vi co-cluster frågor och dokument. Dokumentklustren tilldelas sedan de underliggande IR-servrarna, medan frågeklustren representerar frågor som returnerar liknande resultat och används för val av samling. Vi visar att detta dokument partition strategi kraftigt ökar prestandan för standard insamling val algoritmer, inklusive Cori, w.r.t. Ett round-robin-uppdrag. För det andra visar vi att utföra insamlingsval genom att matcha frågan till de befintliga frågekluster och successivt välja endast en server, vi når en genomsnittlig precision-at-5 upp till 1.74 och vi ständigt förbättra Cori precision av en faktor mellan 11% och 15%. Som ett sidoresultat visar vi ett sätt att välja sällan efterfrågade dokument. Genom att skilja dessa dokument från resten av samlingen kan indexören ta fram ett mer kompakt index som endast innehåller relevanta dokument som sannolikt kommer att begäras i framtiden. I våra tester, är cirka 52% av dokumenten (3 128 366) inte returneras bland de första 100 topprankade resultaten av någon fråga.
Också relevant är arbetet av Puppin et al. REF, som föreslog en dokumentpartitionering strategi baserad på co-clustering frågor och dokument.
Query-driven document partitioning and collection selection
{'venue': "InfoScale '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}