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  Robust Ranking Models Using Noisy Feedback

Pölitz, C., & Schenkel, R. (2012). Robust Ranking Models Using Noisy Feedback. In Workshop "Information Retrieval Over Query Sessions" (SIR 2012) at ECIR 2012 (pp. 1-6).

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pölitz, Christian1, Autor
Schenkel, Ralf2, Autor           
Affiliations:
1Cluster of Excellence "Multimodal Computing and Interaction" , Saarbrücken, ou_persistent22              
2Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Direct feedback of users of search engines by click information is naturally noisy. Ranking models that integrate such feedback in their training process must cope with this noise. In worst case such noise can lead to large variance among the results for different queries in the resulting rankings. We propose to integrate model averaging like bagging and random forest methods to reduce the variance in the ranking models. We perform an experimental study on different noise levels using a state of the art ranking model.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2012
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 647504
Anderer: Local-ID: C1256DBF005F876D-63A3D0866B5A0B5DC12579E6004DCDAA-PoelitzSchenkel_SIR2012
BibTex Citekey: PoelitzSchenkel_SIR2012
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 34th European Conference on IR Research
Veranstaltungsort: Barcelona, Spain
Start-/Enddatum: 2012-04-01 - 2012-04-01

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Workshop "Information Retrieval Over Query Sessions" (SIR 2012) at ECIR 2012
  Kurztitel : ECIR 2012
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 6 Identifikator: -