Klusterhypotesen säger: Närbesläktade dokument tenderar att vara relevanta för samma begäran. Vi utnyttjar denna hypotes direkt genom att justera ad hoc hämtning poäng från en inledande hämtning så att topikalt relaterade dokument får liknande poäng. Vi hänvisar till denna process som poängreglering. Betygsreglering kan presenteras som ett optimeringsproblem, vilket gör det möjligt att använda resultat från halvövervakat lärande. Vi visar att legaliserade poäng konsekvent och betydligt ranka dokument bättre än o-regulariserade poäng, med tanke på en mängd olika initiala hämtning algoritmer. Vi utvärderar vår metod på två stora corpora över ett stort antal ämnen.
Diaz REF använde poängreglering för att justera rankning av dokumentsökning från en första hämtning med en halvövervakad inlärningsmetod.
Regularizing ad hoc retrieval scores
{'venue': "CIKM '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}