SIGIR

An Epistemic Position-Based Click Model: From Interactions to Epistemic Distributions of Relevance and Bias

基于认知位置的点击模型：从交互到相关性和偏差的认知分布

Oscar Rolando Ramirez Milian, Harrie Oosterhuis

AI总结 研究用户与排名交互中点击概率建模问题，提出基于证据深度学习的方法，输出贝塔分布捕捉认知不确定性，经实验验证该方法有效，是将贝叶斯不确定性纳入点击建模的重要进展。

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PLAID-PRF: Pseudo-Relevance Feedback with Centroid-like Tokens in PLAID

PLAID-PRF：在PLAID中使用类质心令牌的伪相关反馈

Xiao Wang, Sean MacAvaney, Craig Macdonald

机构 * University of International Business and Economics（国际经济贸易大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

AI总结 研究在PLAID基础上提出PLAID-PRF方法，通过对顶部检索结果执行伪相关反馈来重新制定查询向量，利用质心向量降低计算成本。实验表明该方法能有效提升检索效果，相比PLAID有显著改进，且计算开销小，实现高效反馈感知后期交互检索。

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