論文の概要: Learning to Rank with Small Set of Ground Truth Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01188v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 04:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 03:49:36.249987
• Title: Learning to Rank with Small Set of Ground Truth Data
• Title（参考訳）: 小集合の基底真理データを用いたランク付けへの学習
• Authors: Jiashu Wu
• Abstract要約: 本研究は,大学学術研究プラットフォームの実現を支援するために,検索,ランキング,レコメンデーション技術について検討することを目的とする。 基礎的真理ランキングデータが多数存在する通常の情報検索シナリオとは異なり、我々の場合、学術的ランキングに関する基礎的真理知識は限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decades, researchers had put lots of effort investigating ranking techniques used to rank query results retrieved during information retrieval, or to rank the recommended products in recommender systems. In this project, we aim to investigate searching, ranking, as well as recommendation techniques to help to realize a university academia searching platform. Unlike the usual information retrieval scenarios where lots of ground truth ranking data is present, in our case, we have only limited ground truth knowledge regarding the academia ranking. For instance, given some search queries, we only know a few researchers who are highly relevant and thus should be ranked at the top, and for some other search queries, we have no knowledge about which researcher should be ranked at the top at all. The limited amount of ground truth data makes some of the conventional ranking techniques and evaluation metrics become infeasible, and this is a huge challenge we faced during this project. This project enhances the user's academia searching experience to a large extent, it helps to achieve an academic searching platform which includes researchers, publications and fields of study information, which will be beneficial not only to the university faculties but also to students' research experiences.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年にわたり、研究者は、情報検索中に検索されたクエリ結果をランク付けしたり、推奨する製品を推奨システムでランク付けするために使用されるランキング技術を調査してきた。 本研究は,大学学術検索プラットフォームの実現を支援するために,検索,ランキング,推薦手法を検討することを目的としている。 基礎的真理ランキングデータが多数存在する通常の情報検索シナリオとは異なり、我々の場合、学術的ランキングに関する基礎的真理知識は限られている。 例えば、いくつかの検索クエリを考えると、非常に関連性の高い、したがってトップにランクされるべき研究者はごくわずかであり、他の検索クエリについては、どの研究者がトップにランクすべきかを知ることができない。 基礎的真理データの限られた量によって、従来のランキング技術や評価指標が実現不可能になり、このプロジェクトで直面した大きな課題である。 本プロジェクトでは,学習者の学術的学習経験を大幅に向上させ,大学だけでなく,学生の学習経験にも有用である,研究者,出版,研究情報分野を含む学術的検索プラットフォームの実現に寄与する。

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