適合性フィードバックの効率化について
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概要
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本論文では, フィードバックする適合性判定数が少ないという状況での適合性フィードバックにおいて, 増進的適合性フィードバックと検索結果自動分類の効果を比較した.TRECコレクションを用いた実験結果から, 増進的適合性フォードバックは総合的な精度向上には寄与しないことがわかった.クラスタリングによる検索結果の自動分類は有効であることが実証されたが, 検索要求によっては自動分類の弊害も見られた.この問題を解決するために, 検索要求のバイアスを考慮したクラスタリングアルゴリズムを提案し, その有効性を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-03-21
著者
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