利用上下文来改进信息检索系统的评估
摘要：评估在信息检索工具的发展中起着关键的作用，这是改进这些工具的性能和返回的结果质量的有用证据。然而，经典的评估方法在用户考虑、查询和返回文档之间的适应度度量以及搜索工具的特征、规范和行为方面存在局限和缺陷。因此，我们相信利用上下文元素可能是评估搜索工具的一种非常好的方法。因此，本文提出了一种新的方法，在评估过程中考虑到上下文，共有三个互补的层次。本文最后的实验表明了所提出方法对实际研究工具的适用性。测试是使用最受欢迎的搜索引擎（即Google、Bing和Yahoo）进行的，特别是因为它们的高选择性。获得的结果显示，这些引擎拒绝无效链接、冗余结果和垃圾页面的能力强烈依赖于查询的表述方式以及提供该信息的网站的政策。对这些引擎提供的结果进行相关性评估，使用用户的判断，并使用自动方式考虑查询上下文，结果显示随着考虑的结果数量增加，感知相关性普遍下降。
作者：Abdelkrim Bouramoul, Mohamed-Khireddine Kholladi, Bich-Lien Doan
论文ID：1105.6213
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2011-06-01