Relevance Feedback Evaluation
Relevance feedback evaluation measures how much a retrieval system improves when it reformulates a query using user judgments on the first results. The technique that defined the field is Rocchio's vector-space feedback, in which documents the user marks relevant pull the query vector toward themselves and documents marked non-relevant push it away; Salton and Buckley's 1990 study systematized its evaluation and showed substantial effectiveness gains. The central methodological challenge is fairness: because the user has already seen and judged some documents, naively re-scoring the whole collection rewards the system for re-finding documents it was just told about. Residual-collection and frozen-rank evaluation solve this by measuring improvement only on documents the user has not yet seen.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- Salton, G., & Buckley, C. (1990). Improving retrieval performance by relevance feedback. Journal of the American Society for Information Science, 41(4), 288-297. · DOI 10.1002/(SICI)1097-4571(199006)41:4<288::AID-ASI8>3.0.CO;2-H
- Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. · ISBN 9780521865715
- Voorhees, E. M., & Harman, D. K. (Eds.). (2005). TREC: Experiment and Evaluation in Information Retrieval. MIT Press. · ISBN 9780262220736
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.