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Information Retrieval with a Hybrid Automatic Query Expansion and Data Fusion Procedure

机译：混合自动查询扩展和数据融合过程的信息检索

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We propose a hybrid information retrieval (IR) procedure that builds on two well-known IR approaches: data fusion and query expansion via relevance feedback. This IR procedure is designed to exploit the strengths of data fusion and relevance feedback and to avoid some weaknesses of these approaches. We show that our IR procedure is built on postulates that can be justified analytically and empirically. Additionally, we offer an empirical investigation of the procedure, showing that it is superior to relevance feedback on some dimensions and comparable on other dimensions. The empirical investigation also verifies the conditions under which the use of our IR procedure could be beneficial.
机译：我们提出了一种基于两种众所周知的IR方法的混合信息检索（IR）程序：数据融合和通过相关性反馈进行查询扩展。该IR程序旨在利用数据融合和相关性反馈的优势，并避免这些方法的某些缺点。我们表明，我们的投资者关系程序是建立在可以通过分析和经验证明合理的假设基础上的。此外，我们对该程序进行了实证研究，表明该程序在某些方面优于相关性反馈，而在其他方面具有可比性。实证研究还验证了使用我们的IR程序可能有益的条件。

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