MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W166693255 · doi:10.4018/978-1-60566-172-8.ch009

A Model for Estimating the Savings from Dimensional vs. Keyword Search

2009· book-chapter· en· W166693255 sur OpenAlexaff
Karen Corral, David Schuff, Robert D. St. Louis, Ozgur Turetken

Notice bibliographique

RevueAdvances in database research (ADR) book series/Advances in database research series · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZipf's lawComputer scienceMetadataKeyword searchProcess (computing)Information retrievalSearch costSearch engineKeyword densityData miningData scienceWorld Wide WebEconomicsStatisticsMathematicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inefficient and ineffective search is widely recognized as a problem for businesses. The shortcomings of keyword searches have been elaborated upon by many authors, and many enhancements to keyword searches have been proposed. To date, however, no one has provided a quantitative model or systematic process for evaluating the savings that accrue from enhanced search procedures. This paper presents a model for estimating the total cost to a company of relying on keyword searches versus a dimensional search approach. The model is based on the Zipf-Mandelbrot law in quantitative linguistics. Our analysis of the model shows that a surprisingly small number of searches are required to justify the cost associated with encoding the metadata necessary to support a dimensional search engine. The results imply that it is cost effective for almost any business organization to implement a dimensional search strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0010,045
Science ouverte0,0130,014
Intégrité de la recherche0,0010,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in database research (ADR) book series/Advances in database research seriesMême sujetAdvanced Text Analysis TechniquesTravaux en français237 207