Relevance feedback

ユーザーが提示された結果に対して、適合しているかそうでないかフィードバックを送り、その情報を用いて元のクエリを更新する手法

良いクエリを作成するのは困難だが、検索結果が要求に適合しているかどうかを判断するのは容易である

このアイデアが根底にある

適合性フィードバックは再検索に使われる手法

推薦の文脈で使われた場合は「対象のユーザの嗜好をもって再検索する」と考えると良い

明示的なもの・暗黙的なもの・擬似的なものがある

ロッキオ(Rocchio)のアルゴリズム

適合性フィードバック実装方法

http://gyazo.com/88df58e7613eed31fd03de12cfe9972a.png

メリット

ユーザーの変化する情報要求に対応できる

ユーザーが言葉で望むものを定義するのが難しい場合に効果的

画像検索

デメリット

ユーザーは明示的なフィードバックを嫌う

検索する際のインタラクションが長くなる

適合性フィードバックが適応された後、特定の文書がなぜ検索されたかの解釈が困難

擬似適合フィードバック(pseudo relevance feedback)

上位n件を関連文書とみなす

暗黙的適合フィードバック(implicit relevance feedback)

ユーザーが頻繁に見て選んだ文書を上位にランク付ける

提示された文書をクリックしたら正の評価とみなす

展望・応用

概念としては古い

有用性は明らか

UI的な部分はまだ改良の余地はある

スワイプとかズーミングとか

参考

有用性を評価した論文

上記２つを引用するのが一般的みたい