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  Learning to Rank under Tight Budget Constraints

Pölitz, C., & Schenkel, R. (2011). Learning to Rank under Tight Budget Constraints. In W.-Y. Ma, J.-Y. Nie, R. A. Baeza-Yates, T.-S. Chua, & W. B. Croft (Eds.), 34th ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 1173-1174). New York, NY: ACM.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pölitz, Christian1, Autor
Schenkel, Ralf2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper considers the problem of processing queries under budget constraints. Unlike existing work, it uses machine learning techniques not just to select features to evaluate, but also to select how many documents from an inverted list to evaluate for each feature. Experimental evaluation with TREC Terabyte queries shows that almost perfect results can be achieved with reading only 20% of all list entries.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2011
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: PoelitzS2011
DOI: 10.1145/2009916.2010105
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: SIGIR 2011
Veranstaltungsort: -
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 34th ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
  Kurztitel : SIGIR 2011
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Ma, Wei-Ying1, Herausgeber
Nie, Jian-Yun1, Herausgeber
Baeza-Yates, Ricardo A.1, Herausgeber
Chua, Tat-Seng1, Herausgeber
Croft, W. Bruce1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1173 - 1174 Identifikator: -