Tidsinformation påverkar relevansen i hämtningen för de frågor som är känsliga för trender och händelser. Microblog-tjänster som är särskilt inriktade på nyheter och händelser på senare tid, så att hantera de timliga aspekterna av mikroblogs är avgörande för att tillhandahålla effektiv hämtning. Det senaste arbetet med tidsbaserad hämtning har visat att det är lovande att välja den relevanta tidsperioden för frågeexpansion. I den här artikeln föreslår vi en metod för att välja tidsperioden för frågeexpansion baserat på ett användarbeteende (dvs. retweets) som kan samlas in enkelt. Vi använder sedan dessa tidsperioder för frågeexpansion i en pseudo-relevans feedback inställning. Mer specifikt använder vi skillnaden i tidsfördelningen mellan de översta hämtade dokumenten och retweets. De experimentella resultaten baserade på TREC Microblog-samlingen visar att vår metod för att välja perioder för frågeexpansion förbättrar hämtningsprestandan jämfört med en annan metod.
Choi och Cro REF presenterade en metod för att välja tidsperioder för expansion baserat på användarnas beteende (dvs. retweets).
Temporal models for microblogs
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}