Resultatmångfald är ett ämne av stor betydelse eftersom fler aspekter av frågor upptäcks och användare förväntar sig att hitta sina önskade facetter på första sidan av resultaten. De underliggande frågorna om hur "mångfald" samspelar med "kvalitet" och när företräde bör ges till en eller båda är dock inte välförståeliga. I detta arbete modellerar vi problemet som förväntan maximering och studerar utmaningarna med att uppskatta modellparametrarna och nå jämvikt. En modellparameter, till exempel, är korrelationer mellan sidor som vi uppskattar med hjälp av textinnehåll på sidor och klickdata (när tillgänglig). Vi utför experiment på att diversifiera slumpmässigt utvalda frågor från en frågelogg och de frågor som valts från disambiguation ämnen i Wikipedia. Vår algoritm förbättrar Google när det gäller mångfalden av slumpmässiga frågor, hämta 14% till 38% fler aspekter av frågor i topp 5, samtidigt som en precision mycket nära Google. På en mer selektiv uppsättning frågor som förväntas dra nytta av diversifiering, vår algoritm förbättrar på Google i termer av precision och mångfald av resultaten, och avsevärt överträffar ett annat baslinjesystem för resultatdiversifiering.
Rafiei m.fl. REF modellerar mångfaldsproblemet som förväntan maximering och studerar utmaningarna med att uppskatta modellparametrarna och uppnå jämvikt.
Diversifying web search results
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}