In this paper we investigate whethe

In this paper we investigate whether and how previously collected (historical) interaction data can be used to speed up learning in online learning to rank for IR.
We devise the first two methods that can utilize historical data
to make feedback available during learning more reliable and to preselect candidate ranking functions to
be evaluated in interactions with users of the retrieval system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้เราตรวจสอบว่า และว่าก่อนหน้านี้ โต้ตอบ (ประวัติศาสตร์) รวบรวมข้อมูลสามารถใช้เพื่อให้เร็วขึ้นในการเรียนแบบออนไลน์อันดับสำหรับใดเราประดิษฐ์สองวิธีแรกที่สามารถใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทำให้คำติชมพร้อมในระหว่างการเรียนรู้เชื่อถือได้มากขึ้น และ preselect ฟังก์ชันการจัดอันดับผู้สมัครเพื่อมีประเมินในการโต้ตอบกับผู้ใช้ระบบเรียก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราตรวจสอบและวิธีการเก็บมาก่อนหน้า (ประวัติศาสตร์) ข้อมูลการทำงานร่วมกันสามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้ในการเรียนรู้ออนไลน์อันดับสำหรับ IR. เราประดิษฐ์สองวิธีแรกที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่อให้ข้อเสนอแนะที่มีอยู่ในช่วงการเรียนรู้ที่น่าเชื่อถือมากขึ้นและเลือกก่อนที่จะฟังก์ชั่นการจัดอันดับผู้สมัครจะได้รับการประเมินในการสื่อสารกับผู้ใช้ระบบการดึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทความนี้เราจะตรวจสอบว่าและวิธีการรวบรวมข้อมูลก่อนหน้านี้ ( ประวัติศาสตร์ ) ปฏิสัมพันธ์ที่สามารถใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้ในการจัดอันดับสำหรับและออนไลน์ .
เราประดิษฐ์สองวิธีแรกที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์
ให้ความคิดเห็นที่มีอยู่ในระหว่างการเรียนรู้เพิ่มเติมที่เชื่อถือได้และกลุ่มเส้นขอบฟังก์ชันการจัดอันดับผู้สมัคร

ถูกประเมินในการโต้ตอบกับ ผู้ใช้ระบบเรียก