Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the potential of using search agents to analyze the performance of interactive information retrieval systems. An evaluation framework uses idealized and simulated individual differences in hypertext search strategies to simulate differences in human search performance and link selection behaviour. Five distinct search strategies were identified and implemented in software. The software simulator allowed the search agents to interact with an information retrieval system, which employed dynamic hypertext as its interactive search mechanism. Three studies investigated the performance and behaviour of the search agents. The first study compared three embedded hypertext link-ranking strategies (which used textual similarity assessment algorithms) with corresponding human link rankings. Although the three algorithms studied had low overall correlation with the human participants, the analysis revealed that the algorithms performed better (relative to human judgments) under specific conditions (e.g., short vs. long documents) and were more highly correlated with the participants under those conditions. The second study compared performance when using different combinations of settings for the parameters that were relevant to each agent. Based on the results of this study, the best performing internal parameters for each agent were chosen and then used in a third study. The third study compared the performance of the agents with two different experimental factors, one representing variations in query tail size (i.e., how much of the prior search history/link selections were reflected in the current automatically generated query), and in newness (i.e., the extent to which agents were permitted to return to previously viewed documents). Both query tail size and newness affected the performance of the agents (precision decreased when newness increased and precision increased when query tail increased). This dissertation describes a framework for evaluating the effect of different search strategies and a search agent simulator based on the framework. The results of the simulation studies demonstrated a difference in terms of performance and link selection behaviour between the search agents. Effects of query difficulty and novelty on agent performance/behaviour were also identified. The simulator developed in this research should provide a useful platform for future studies of idealized search behaviour in interactive information retrieval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».