För att ta itu med oförmågan hos nuvarande rankningssystem att stödja subtopisk hämtning har två huvudsakliga metoder för efterbehandling av sökresultat undersökts: klusterbildning och diversifiering. I detta dokument presenterar vi en jämförande studie av deras resultat med hjälp av en uppsättning kompletterande utvärderingsåtgärder som kan tillämpas på både partitioner och rangordnade listor, och två specialiserade testsamlingar som fokuserar på breda respektive tvetydiga frågor. Den viktigaste slutsatsen av våra experiment är att diversifiering av toppträffar är mer användbart för snabb täckning av distinkta subtopics medan klustering är bättre för full hämtning av enskilda subtopics, med en bättre balans i prestanda som uppnås genom att generera flera undergrupper av olika sökresultat. Vi fann också att det finns lite utrymme för förbättringar jämfört med sökmotorns baslinje om vi inte är intresserade av strikt fullständig subtopisk hämtning, och att sökresultat klustermetoder inte fungerar bra på frågor med låga skillnader subtopics, främst på grund av svårigheten att generera diskriminerande kluster etiketter.
Ett nytt arbete av Carpinento REF visar att diversifiering av toppträffar är mer användbart för snabb täckning av olika subtopics medan klustering är bättre för full hämtning av enskilda subtopics, med en bättre balans i prestanda som uppnås genom generering av flera undergrupper av olika sökresultat.
Evaluating Subtopic Retrieval Methods: Clustering Versus Diversification of Search Results
{'venue': 'Information Processing and Management, in press', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}