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【24h】

Interactive Information Retrieval Using Clustering and Spatial Proximity

机译：使用聚类和空间邻近度进行交互式信息检索

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A web-based search engine responds to a user's query with a list of documents. This list can be viewed as the engine's model of the user's idea of relevance―the engine 'believes' that the first document is the most likely to be relevant, the second is slightly less likely, and so on. We extend this idea to an interactive setting where the system accepts the user's feedback and adjusts its relevance model. We develop three specific models that are integrated as part of a system we call Lighthouse. The models incorporate document clustering and a spring-embedding visualization of inter-document similarity. We show that if a searcher were to use Lighthouse in ways consistent with the model, the expected effectiveness improves―i.e., the relevant documents are found more quickly in comparison to existing methods.
机译：基于Web的搜索引擎使用文档列表来响应用户的查询。此列表可以视为用户相关性想法的引擎模型-引擎“认为”第一个文档最可能相关，而第二个文档则不太可能，依此类推。我们将此想法扩展到交互式设置，系统在该设置中接受用户的反馈并调整其相关性模型。我们开发了三个特定的模型，这些模型作为称为Lighthouse的系统的一部分进行了集成。这些模型结合了文档聚类和文档间相似性的嵌入弹簧可视化功能。我们表明，如果搜索者以与模型一致的方式使用Lighthouse，则预期的效果会提高-即与现有方法相比，可以更快地找到相关文档。

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