Advances in Information Retrieval
Advances in Information Retrieval
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信息检索的进展
DOI：
10.1007/978-3-319-06028-6_2
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wilkie C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wilkie C
在本文中，我们探讨了检索模型使用的术语加权方案的偏差。在这里，我们将偏差视为检索模型由于文档内部和有关文档的特征而过度偏向某些文档而不是其他文档的程度。我们着手寻找偏差最小的检索模型/权重。这主要是由于最近提出了一套基于独立分歧 (DFI) 框架的新检索模型。据称，此类模型提供了最公平的术语权重，因为它们不对术语分布做出假设（与大多数其他检索模型不同）。在本文中，我们实证检验公平是否与绩效相关并回答这个问题；越公平越好吗？
In this paper, we explore the bias of term weighting schemes used by retrieval models. Here, we consider bias as the extent to which a retrieval model unduly favours certain documents over others because of characteristics within and about the document. We set out to find the least biased retrieval model/weighting. This is largely motivated by the recent proposal of a new suite of retrieval models based on the Divergence From Independence (DFI) framework. The claim is that such models provide the fairest term weighting because they do not make assumptions about the term distribution (unlike most other retrieval models). In this paper, we empirically examine whether fairness is linked to performance and answer the question; is fairer better?
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DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
International Conference on Quality Software
影响因子：
--
作者：
Luca Ponzanelli;Andrea Mocci;Alberto Bacchelli;Michele Lanza
通讯作者：
Michele Lanza
DOI：
10.1145/2911451.2911529
发表时间：
2016-07
期刊：
Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval
影响因子：
--
作者：
Andreas Spitz;Michael Gertz
通讯作者：
Andreas Spitz;Michael Gertz
DOI：
10.1145/1835449.1835475
发表时间：
2010-07
期刊：
Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval
影响因子：
--
作者：
Lidan Wang
通讯作者：
Lidan Wang
同步社交 Q 中的澄清和问题特异性
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
CHI Extended Abstracts
影响因子：
--
作者：
Makoto P. Kato;Ryen W. White;J. Teevan;S. Dumais
通讯作者：
S. Dumais
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DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
International Conference on Human Factors in Computing Systems
影响因子：
--
作者：
Y. Tausczik;J. Pennebaker
通讯作者：
J. Pennebaker