Det har länge varit erkänt att fånga begreppet relationer är en viktig aspekt av informationshämtning. Även med stora mängder data, har vi vanligtvis bara betydande bevis för en bråkdel av alla potentiella term par. Det är därför viktigt att överväga om flera beviskällor kan kombineras för att förutsäga termerna relationer mer exakt. Detta är särskilt viktigt när man försöker förutsäga sannolikheten för relevans av en uppsättning termer givet en fråga, som kan omfatta både lexikala och semantiska relationer mellan termerna. Vi beskriver ett Markov-kedjeramverk som kombinerar flera kunskapskällor om terminsföreningar. Den stationära fördelningen av modellen används för att få sannolikhetsuppskattningar som en potentiell expansionsterm återspeglar aspekter av den ursprungliga frågan. Vi använder denna modell för frågeexpansion och utvärdera effektiviteten av modellen genom att undersöka exaktheten och robustheten i expansionsmetoderna, och undersöka den relativa effektiviteten hos olika källor av termbevis. Statistiskt signifikanta skillnader i noggrannhet observerades beroende på viktningen av bevis i den slumpmässiga vandringen. Till exempel, att använda co-occurrence data senare i promenaden var i allmänhet bättre än att använda det tidigt, vilket tyder på ytterligare förbättringar i effektivitet kan vara möjligt genom att lära sig gå beteenden.
I arbetet med Collins-Thompson och Callan REF föreslogs ett Markov-kedjebaserat ramverk för frågeexpansion genom att kombinera flera källor till kunskap om terminsföreningar.
Query expansion using random walk models
{'venue': "CIKM '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}