Vi presenterar en teoretiskt välgrundad hämtningsmodell för dynamisk rankning baserad på interaktiv användaråterkoppling. Till skillnad från konventionella rankingar som förblir statiska efter att frågan utfärdades, dynamiska ranking tillåter och förutse användaraktivitet, vilket ger ett sätt att kombinera de annars motstridiga målen för resultatdiversifiering och hög recall. Vi utvecklar ett besluts-teoretiskt ramverk för att vägleda utformning och utvärdering av algoritmer för denna interaktiva hämtningsinställning. Dessutom föreslår vi två dynamiska rankningsalgoritmer, som båda är beräkningseffektiva. Vi bevisar att dessa algoritmer ger hämtningsprestanda som garanterat är minst lika bra som den optimala statisk rankningsalgoritmen. I empiriska utvärderingar visar dynamisk rankning betydande förbättringar i hämtningsprestanda jämfört med konventionella statiska rankningar.
I REF föreslås en dynamisk rangordningsmodell för interaktiv feedback från användare.
Dynamic ranked retrieval
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}