• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Query performance prediction for microblog search: A preliminary study

    عرض / فتح
    2632188.2632210.pdf (413.8Kb)
    التاريخ
    2014
    المؤلف
    Hasanain, Maram
    Malhas, Rana
    Elsayed, Tamer
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Microblogging has recently become an integral part of the daily life of millions of people around the world. With a continuous flood of posts, microblogging services (e.g., Twitter) have to effectively handle millions of user queries that aim to search and follow recent developments of news or events. While predicting the quality of retrieved documents against search queries was extensively studied in domains such as the Web and news, the different nature of data and search task in microblogs triggers the need for re-visiting the problem in that context. In this work, we re-examined several state-of-the-art query performance predictors in the domain of microblog ad-hoc search using the two most-commonly used tweets collections with three different retrieval models that are used in microblog search. Our experiments showed that a temporal predictor was generally the best to fit the prediction task in the context of microblog search, indicating the importance of the temporal aspect in this task. The results also highlighted the need to either re-design some of the existing predictors or propose new ones to function effectively with different retrieval models that are used in our tested domain. Finally, our experiments on combining multiple predictors resulted in achieving considerable improvements in prediction quality over individual predictors, which confirmed the results reported in the literature but in different domains.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1145/2632188.2632210
    http://hdl.handle.net/10576/60901
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2484‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video