Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli

Cilt: 2 Sayı: 1 24 Haziran 2016
  • H. Sever
  • G. Köse
PDF İndir
EN TR

Öz

Combination of multiple evidence of document relevance for effective retrieval has been subject of many past and recent researches.We propose a formal approach to normalizing scores for metasearch by taking the distributions of the scores into account. It is shown that by equalizing the exponential distribution of scores of the top nonrelevant documents yields the best metasearch performance reported in the literature.

Kaynakça

  1. Belkin, N., Cool, C., Croft, W., Callan, J., The effect of multiple query representation on information retrieval system performance. In: Proceedings of the 16th Annual International ACM-SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. Pittsburg, PA, USA, pp. 339-346, 1993.
  2. Belkin, N., Kantor, P., Fox, E., Shaw, J., Combining the evidence of multiple query representations for information retrieval. Information Processing & Management 31 (3), 431-448, 1995.
  3. C. Buckley., Implementation of the SMART information retrieval system. Cornell University, Technical report 35-686, 1985.
  4. Croft, W., Combining approaches to in formation retrieval. In: Croft, W. (Ed.), Advances in Information Retrieval. Kluwer Academic Publishers, pp. 1-36, 2000.
  5. Croft, W., Combining approaches to information retrieval. In: Croft, W. (Ed.), Advances in Information Retrieval. Kluwer Academic Publishers, pp. 1-36, 2000.
  6. Deogun, J. S., Sever, H., Raghavan, V. V., Structural abstractions of hypertext documents for web-based retrieval. In: Wagner, R. R. (Ed.). Proceedings of Ninth international Workshop on Database and Expert Systems Applications, (in conjunction with DEXA'98). Vienna, Austria, pp. 385 390 , Aug. 1998.
  7. Gauch, S., Wang, G., Gomez, M., Profusion: Intelligent fusion from multiple, distributed search engines. Journal of Universal Computer Science 2(9), 637-649, Sep. 1996. http://www.jucs.org/jucs_2_9/profusion_intelligen t_fusion .from.
  8. Katzer, J.,McGill, M.J., Frakes, W., DasGupta, P. A study of overlap among document representations. Information Technology: Research and Development 1 (4), 261-274, Oct 1982.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

H. Sever Bu kişi benim
Başkent Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye

G. Köse Bu kişi benim
Başkent Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye

Yayımlanma Tarihi

24 Haziran 2016

Gönderilme Tarihi

24 Haziran 2016

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2006 Cilt: 2 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Sever, H., & Köse, G. (2016). Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 2(1), 1-13. https://izlik.org/JA95FH53MZ
AMA
1.Sever H, Köse G. Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli. TBV-BBMD. 2016;2(1):1-13. https://izlik.org/JA95FH53MZ
Chicago
Sever, H., ve G. Köse. 2016. “Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 2 (1): 1-13. https://izlik.org/JA95FH53MZ.
EndNote
Sever H, Köse G (01 Haziran 2016) Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 2 1 1–13.
IEEE
[1]H. Sever ve G. Köse, “Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli”, TBV-BBMD, c. 2, sy 1, ss. 1–13, Haz. 2016, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95FH53MZ
ISNAD
Sever, H. - Köse, G. “Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 2/1 (01 Haziran 2016): 1-13. https://izlik.org/JA95FH53MZ.
JAMA
1.Sever H, Köse G. Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli. TBV-BBMD. 2016;2:1–13.
MLA
Sever, H., ve G. Köse. “Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, c. 2, sy 1, Haziran 2016, ss. 1-13, https://izlik.org/JA95FH53MZ.
Vancouver
1.H. Sever, G. Köse. Skor Dağılımlı Üst Arama Modeli. TBV-BBMD [Internet]. 01 Haziran 2016;2(1):1-13. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95FH53MZ

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.