Cranfield Evaluation Paradigm
The Cranfield evaluation paradigm is the foundational experimental design for measuring how well an information retrieval system finds relevant documents. Devised by Cyril Cleverdon at the College of Aeronautics in Cranfield during the 1960s, it fixes three ingredients — a document collection, a set of search requests, and human relevance judgments linking requests to documents — and then holds them constant so that competing indexing methods or retrieval algorithms can be compared on recall and precision under controlled, repeatable conditions. By abstracting evaluation away from any single live user and turning it into a reusable laboratory experiment, Cranfield made retrieval effectiveness a measurable quantity and supplied the template that every later large-scale campaign, including TREC, has built upon.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Cleverdon, C. W. (1967). The Cranfield tests on index language devices. Aslib Proceedings, 19(6), 173-194. DOI: 10.1108/eb050097 ↗
- Voorhees, E. M., & Harman, D. K. (Eds.). (2005). TREC: Experiment and Evaluation in Information Retrieval. MIT Press. ISBN: 9780262220736
- Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. ISBN: 9780521865715
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 23). Cranfield Evaluation Paradigm (Test-Collection Evaluation of Retrieval Effectiveness). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/library-information-science/cranfield-evaluation-paradigm
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Query Expansion EvaluationLibrary Information Science↔ порівняти
- Relevance Feedback EvaluationLibrary Information Science↔ порівняти
- TREC Pooling and Relevance JudgmentsLibrary Information Science↔ порівняти
Згадується в
Подібні методи
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →