Att utnyttja information som inducerats från (query-specifika) kluster av toppreleverade dokument har länge föreslagits som ett sätt att förbättra precisionen i de allra högsta leden av de returnerade resultaten. Vi presenterar en ny språkmodell metod för att rangordna frågespecifika kluster med den förmodade procentandel av relevanta dokument som de innehåller. Medan de flesta tidigare klusterrankning närmar sig fokus på klustret som helhet, utnyttjar vår modell också information som härrör från dokument kopplade till klustret. Vår modell överträffar betydligt tidigare metoder för att identifiera kluster som innehåller en hög relevant dokumentprocent. Dessutom, med hjälp av modellen för att producera dokumentrankning ger precision-at-top-ranks prestanda som är konsekvent bättre än den ursprungliga rankning på vilken kluster utförs; prestandan också gynnsamt jämfört med en toppmodern pseudo-feedback hämtningsmetod.
Rankning av kluster med hjälp av det geometriska medelvärdet av frågesimivalensvärdena i deras ingående dokument är en toppmodern klusterrankningsmetod REF.
The opposite of smoothing: a language model approach to ranking query-specific document clusters
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}