Big data and human-computer information retrieval (HCIR) are changing IR. They capture the dynamic changes in the data and dynamic interactions of users with IR systems. A dynamic system is one which changes or adapts over time or a sequence of events. Many modern IR systems and data exhibit these characteristics which are largely ignored by conventional techniques. What is missing is an ability for the model to change over time and be responsive to stimulus. Documents, relevance, users and tasks all exhibit dynamic behavior that is captured in data sets typically collected over long time spans and models need to respond to these changes. Additionally, the size of modern datasets enforces limits on the amount of learning a system can achieve. Further to this, advances in IR interface, personalization and ad display demand models that can react to users in real time and in an intelligent, contextual way.

In this book we provide a comprehensive and up-to-date introduction toDynamic Information Retrieval Modeling, the statistical modeling of IR systems that can adapt to change. We define dynamics, what it means within the context of IR and highlight examples of problems where dynamics play an important role. We cover techniques ranging from classic relevance feedback to the latest applications of partially observable Markov decision processes (POMDPs) and a handful of useful algorithms and tools for solving IR problems incorporating dynamics.

The theoretical component is based around the Markov Decision Process (MDP), a mathematical framework taken from the field of Artificial Intelligence (AI) that enables us to construct models that change according to sequential inputs. We define the framework and the algorithms commonly used to optimize over it and generalize it to the case where the inputs aren't reliable. We explore the topic of reinforcement learning more broadly and introduce another tool known as a Multi-Armed Bandit which is useful for cases where exploring model parameters is beneficial. Following this we introduce theories and algorithms which can be used to incorporate dynamics into an IR model before presenting an array of state-of-the-art research that already does, such as in the areas of session search and online advertising.

Change is at the heart of modern Information Retrieval systems and this book will help equip the reader with the tools and knowledge needed to understand Dynamic Information Retrieval Modeling.

Informazioni sull?autore

Grace Hui Yang is an Assistant Professor in the Department of Computer Science at Georgetown University. Grace's research interests include information retrieval, machine learning, natural language processing and text mining, with the current focus on dynamic search, search engine evaluation, and privacy-preserving information retrieval. Prior to this, she conducted research on question answering, ontology construction, near-duplicate detection, multimedia information retrieval, and opinion and sentiment detection. The results of her research have been published in SIGIR, CIKM, ACL, TREC, ECIR, ICTIR, and WWW since 2002. She was a recipient of the National Science Foundation Faculty Early Career Development (CAREER) Award. Grace co-organized the TREC Dynamic Domain Track and served as area chairs in SIGIR and ACL. She also served in the Information Retrieval Journal Editorial Board.Marc Sloan has completed a Ph.D. in Information Retrieval at University College London; his thesis was titled Probabilistic Modeling in Dynamic Information Retrieval. His research interests include applying reinforcement learning techniques such as multi-armed bandits and POMDPs to IR learning systems over time, contextual session search and query suggestion. Marc has published and presented IR research in top-tier conferences and journals such as WWW, SIGIR, WSDM, ICTIR and the Information Retrieval Journal. He has interned at Microsoft Research working on contextual, session based search result blending.

Jun Wang is a Reader in Computer Science, University College London, and the Founding Director of MSc Web Science and Big Data Analytics. His main research interests are in the areas of information retrieval, data mining and online advertising. He was a recipient of the Beyond Search award sponsored by Microsoft Research, US, in 2007; he also received the Best Doctoral Consortium award in ACM SIGIR06 for his work on collaborative filtering, the Best Paper Prizes in ECIR09 and ECIR12 for information retrieval, and the Best Paper Prize in ADKDD14 for computational advertising. He is also one of the recipients of Yahoo! FREP award 2014. He is an Area Chair of ACM SIGIR05 and has been a Senior PC member of ACM CIKM since 2012

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

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Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a GreatBookPrices, 902B Paramount Pkwy, Ref: [transaction or order number], 60510, Batavia, Illinois, U.S.A., 1 410-964-0026, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

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