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J-GLOBAL ID：201802251065623327   整理番号：18A2025690

ブラックボックス最適化を用いた情報検索のための効率的パラメータ推定(拡張アブストラクト)【JST・京大機械翻訳】

Efficient Parameter Estimation for Information Retrieval Using Black-Box Optimization (Extended Abstract)

著者 (4件)： Costa Alberto ,  Di Buccio Emanuele ,  Melucci Massimo ,  Nannicini Giacomo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICDE  ページ： 1817-1818  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報検索(IR)は,データとして情報を表す活動の複雑さであり,検索機能によりユーザの情報ニーズに関連する情報を表現するデータをランク付けする。このような関数はパラメータを含む。それらは,文書と質問の特定の集合にかかわらず,原理的に設定することができる。しかし,実際に,検索有効性を最大にすることができる。しかしながら,検索関数パラメータを選択するアルゴリズムは,大きな探索空間のために効率的でなければならない。著者らは以下のことができる。(i)すべての試験方法は同様に効果的であるが,与えられた評価におけるNDCG@20の最大値のプロットは,著者らのアルゴリズムがより効率的であることを示した。(ii)本論文で研究された性能計量とデータセットは,魅力の大きい流域を持つ任意の局所的最適化があれば,目的関数を数少なく与えるように見える。(iii)著者らのアルゴリズムは,非常に効率的で,迅速に検索機能のパラメータ化を発見して,ライン検索よりはるかに速い性能を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報検索 ,  目的関数 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  流域 ,  *ブラックボックス ,  パラメタリゼーション ,  等級づけ ,  *パラメータ推定 ,  情報需要
準シソーラス用語： 試験方法 ,  探索空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ブラックボックス ,  最適化 ,  情報検索 ,  パラメータ推定 ,  拡張 ,  アブストラクト