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【2h】

Late Data Fusion for Microblog Search

机译:微博搜索的后期数据融合

摘要

The character of microblog environments raises challenges for microblog search because relevancy becomes one of the many aspects for ranking documents. We concentrate on merging multiple ranking strategies at post-retrieval time for the TREC Microblog task. We compare several state-of-the-art late data fusion methods, and present a new semi-supervised variant that accounts for microblog characteristics. Our experiments show the utility of late data fusion in microblog search, and that our method helps boost retrieval effectiveness.
机译:微博环境的特征对微博搜索提出了挑战,因为相关性已成为对文档进行排名的众多方面之一。我们集中精力在检索后的时间为TREC Microblog任务合并多个排名策略。我们比较了几种最新的最新数据融合方法,并提出了一种新的半监督变体,该变体说明了微博的特征。我们的实验显示了后期数据融合在微博搜索中的实用性,并且我们的方法有助于提高检索效率。

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