利用特定学科的查询扩展改善检索结果
信息检索
2013-12-02 v1 数字图书馆
摘要
随着可用信息量的增加，选择合适的术语来描述信息需求变得越来越困难。搜索词推荐（STR）系统可以帮助克服这些问题。本文评估了在查询扩展（QE）中使用 STR 所能带来的收益。我们创建了 17 个 STR，其中 16 个基于特定学科，一个提供通用推荐，并比较了这些 STR 的检索性能。主要发现如下：（1）使用特定 STR 的 QE 比使用通用 STR 的 QE 产生了显著更好的结果；（2）使用通过主题分类的启发式机制选择的特定 STR 的 QE 比通用 STR 产生了更好的结果，然而（3）以自动方式选择最佳匹配的特定 STR 是该过程面临的一项重大挑战。
引用
@article{arxiv.1206.2126,
title = {Improving Retrieval Results with discipline-specific Query Expansion},
author = {Thomas Lüke and Philipp Schaer and Philipp Mayr},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.2126},
year = {2013}
}
备注
6 pages; to be published in Proceedings of Theory and Practice of Digital Libraries 2012 (TPDL 2012)