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01.02.2011 | The Second International Conference on the Theory of Information Retrieval (ICTIR2009) | Ausgabe 1/2011

Information Retrieval Journal 1/2011

Variational bayes for modeling score distributions

Zeitschrift:
Information Retrieval Journal > Ausgabe 1/2011
Autoren:
Keshi Dai, Evangelos Kanoulas, Virgil Pavlu, Javed A. Aslam

Abstract

Empirical modeling of the score distributions associated with retrieved documents is an essential task for many retrieval applications. In this work, we propose modeling the relevant documents’ scores by a mixture of Gaussians and the non-relevant scores by a Gamma distribution. Applying Variational Bayes we automatically trade-off the goodness-of-fit with the complexity of the model. We test our model on traditional retrieval functions and actual search engines submitted to TREC. We demonstrate the utility of our model in inferring precision-recall curves. In all experiments our model outperforms the dominant exponential-Gaussian model.

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Literatur
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