RelevanceFeedback

#Article #CollaborativeFiltering #InformationRetrieval #Search #WebSearch #Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究

user profileはlong/short term preferenceによって構成される。

・long term: さまざまなソースから取得される

・short term: 当日のセッションの中だけから収集される



① browsing historyの活用

・browsing historyのTFから求め Profile = P_{longterm} + P_{shortterm}とする



② Collaborative Filtering (CF) の活用

・user-item matrixではなく、user-term matrixを利用

・userの未知のterm-weightをCFで予測する

・=> missing valueのterm weightが予測できるのでprofileが充実する



実験結果

・検証結果（googleの検索結果よりも提案手法の方が性能が良い）

・検索結果のprecision向上にlong/short term preferenceの両方が寄与

・longterm preferenceの貢献の方が大きいが、short termも必要（interpolation weight 0.6 vs. 0.4）

・short termにおいては、その日の全てのbrowsing historyより、現在のセッションのterm weightをより考慮すべき（interpolation weight 0.2 vs. 0.8）

#Article #Survey #InformationRetrieval #ImplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 Evaluating implicit measures to improve web search, Fox+, ACM Transactions on Imformation Systems, 2005 #Article #Survey #InformationRetrieval #ExplicitFeedback
Issue Date: 2018-01-01 A survey on the use of relevance feedback for information access systems., Ruthven+, The Knowledge Engineering Review, 2003