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Predicting the situational relevance of health web documents

机译：预测卫生Web文档的情况相关性

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Relevance is usually estimated by search engines using document content, disregarding the user behind the search and the characteristics of the task. In this work, we look at relevance as framed in a situational context, calling it situational relevance, and analyze if it is possible to predict it using documents, users and tasks characteristics. Using an existing dataset composed of health web documents, relevance judgments for information needs, user and task characteristics, we build a multivariate prediction model for situational relevance. Our model has an accuracy of 77.17%. Our findings provide insights into features that could improve the estimation of relevance by search engines, helping to conciliate the systemic and situational views of relevance. In a near future we will work on the automatic assessment of document, user and task characteristics.
机译：搜索引擎通常会使用文档内容来估计相关性，而忽略搜索背后的用户和任务的特征。在这项工作中，我们将情境中的相关性视为框架，将其称为情境性相关性，并分析是否有可能使用文档，用户和任务特征对其进行预测。使用由健康Web文档，对信息需求，用户和任务特征的相关性判断组成的现有数据集，我们建立了与情境相关性的多元预测模型。我们的模型的准确性为77.17 \％。我们的发现提供了对可以改善搜索引擎对相关性的估计的功能的见解，有助于协调相关性的系统性和情境性观点。在不久的将来，我们将致力于文档，用户和任务特征的自动评估。

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