I svåra informationssökningsuppgifter kan majoriteten av topprankade dokument för en första förfrågan vara icke-relevanta, och negativ relevans återkoppling kan då bidra till att hitta relevanta dokument. Traditionell återkoppling av negativ relevans har studerats på dokumentresultat; vi introducerar ett system och gränssnitt för negativ återkoppling i en ny undersökande sökmiljö, där kontinuerlig feedback ges direkt till nyckelordsfunktioner i en infererad probabilistisk användarintentionsmodell. Det introducerade systemet möjliggör både positiv och negativ feedback direkt på ett interaktivt visuellt gränssnitt, genom att låta användaren manipulera sökord på en optimerad visualisering av modellerad användarintention. Feedback på den interaktiva intention modellen låter användaren styra sökningen: Relevansen av nyckelord uppskattas från feedback från Bayesian inference, påverkan av feedback ökas av en ny spridning steg, dokument hämtas av sannolikheten för relevanta kontra icke-relevanta avsikter, och de mest relevanta nyckelorden (med de högsta övre förtroende gränser av relevans) och de mest icke-relevanta (med de minsta lägre förtroende gränser av relevans) visas som alternativ för ytterligare återkoppling. Vi utför uppgiftsbaserad information som söker experiment med verkliga användare om svåra verkliga uppgifter; vi jämför systemet med närmaste toppmoderna baslinje som endast tillåter positiv feedback, och visar negativ feedback avsevärt förbättrar kvaliteten på hämtad information och användarnöjdhet för svåra uppgifter.
Peltonen m.fl. REF införde ett nytt sökgränssnitt, där nyckelordsfunktioner i de icke-relevanta resultaten tillhandahålls till användarna, och de tillfrågas om återkoppling på nyckelorden.
Negative Relevance Feedback for Exploratory Search with Visual Interactive Intent Modeling
{'venue': "IUI '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}