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Query performance prediction for microblog search

delete2017-11-01
delete10
PRE
AI
M
Maram Hasanain *
T
Tamer Elsayed
DOI：10.1016/j.ipm.2017.08.002delete
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摘要

摘要

En 中文
查询性能预测 (QPP) 是在没有来自搜索者的任何反馈的情况下，在给定搜索查询的情况下估计检索系统的有效性的任务。该任务已被证明是非常具有挑战性的，因此在新闻和Web检索等领域引起了很多研究关注。然而，由于微博中更普遍的时间性以及该领域中不同类型的信息需求，微博中的搜索对任务提出了新的挑战。在这项工作中，我们旨在研究微博搜索的QPP。我们进行了大规模实验，使用微博搜索中通常使用的几种类型的检索模型测试了37种最先进的预测器。此外，我们提出了一组预测器，这些预测器比最先进的预测器表现出统计学上的显着改进，在所有研究的检索设置中，最大改进百分比达到55%。进一步的实验探索表明，在预测查询扩展模型的性能时，使用扩展查询比使用原始查询提供了更好的预测质量，并且所检查的预测器通常比非时间查询更有效。这两种现象以前从未在微博搜索的背景下进行过研究。由于微博搜索被认为是该领域中几个检索任务 (如时间线生成、总结和问题回答) 的主要步骤，改进微博搜索的QPP很有可能帮助提高那些密切相关任务的有效性。（C）2017 Elsevier Ltd.版权所有。
Keyword:
Algorithms
Experimentation
Performance
Query difficulty
Temporal retrieval
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