Vi studerar en ny uppgift, proaktiv informationshämtning genom att kombinera implicit relevans återkoppling och samarbetsfiltrering. Vi har konstruerat en kontrollerad experimentell miljö, en prototypapplikation, där användarna försöker hitta intressanta vetenskapliga artiklar genom att bläddra i sina titlar. Implicit feedback härleds från ögonrörelsesignaler, med diskriminativa dolda Markov modeller uppskattas från befintliga data där explicit relevans återkoppling är tillgänglig. Samverkansfiltrering utförs med hjälp av modellen User Rating Profile, en toppmodern probabilistisk latent variabel modell, som beräknas med hjälp av Markov Chain Monte Carlo tekniker. För nya dokumenttitlar var förutsägelsenoggrannheten med ögonrörelser, samarbetsfiltrering och deras kombination betydligt bättre än av en slump. Den bästa förutsägelsenoggrannheten lämnar fortfarande utrymme för förbättringar, men visar att proaktiv informationshämtning och kombination av många källor till relevans återkoppling är möjlig.
En mycket intressant metod beskrivs i REF, där proaktiv informationshämtning föreslås genom att kombinera implicit relevans återkoppling och samarbetsfiltrering.
Combining eye movements and collaborative filtering for proactive information retrieval
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}