信息检索反馈在实际中的应用

Question

在Coursera的“文本检索和搜索引擎”课程中，我学习了一些信息检索系统中的反馈算法，比如Rocchio。但我仍然不明白反馈是如何在实际中使用的。

为什么所有反馈都更新查询向量而不是直接更新文档排名？

文档是否通过发布列表中的反馈进行单击？

谢谢

Answer 1

但我仍然不明白反馈是如何在实际中使用的。

既然您已经研究过Rocchio反馈，我将尝试参照这个特定的方法来解释，尽管这也适用于任何其他反馈方法，例如关联建模。

Rocchio算法首先修改当前的查询表示(通过添加新的术语和重新加权初始查询项)。然后，它执行第二遍检索，并获得一个新的排名列表。

为什么所有反馈都更新查询向量而不是直接更新文档排名？

这是因为如果初始查询表示不够好，那么初始排名列表就不会有很高的召回率。这意味着，即使重选结果也不会有多大用处(当然，除非您正在执行一项非常精确的面向方向的任务，而您所关心的只是P@10)。查询中的附加术语通常会对检索top-1000中更相关的文档产生重大影响。

文档是否通过发布列表中的反馈进行单击？

不，公告列表还可以包含特定术语(列表的标题)的每个文档的统计信息，例如术语位置等。是否单击文档的信息是一个全局信息，而不是与特定术语相关的信息。此外，用户单击不用于修改当前查询的排序。相反，它们可以用于构建感兴趣的用户配置文件。