A latent variable ranking model for content-based retrieval
Visualitza/Obre
article ECIR-2012 de Quattoni, Carreras i Torralba (1,993Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/15649
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2012
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Since their introduction, ranking SVM models have become a powerful tool for training content-based retrieval systems. All we need for training a model are retrieval examples in the form of triplet constraints, i.e. examples specifying that relative to some query, a database item a should be ranked higher than database item b. These types of constraints could be obtained from feedback
of users of the retrieval system. Most previous ranking models learn either a
global combination of elementary similarity functions or a combination defined with respect to a single database item. Instead, we propose a “coarse to fine” ranking model where given a query we first compute a distribution over “coarse” classes and then use the linear combination that has been optimized for queries of that class. These coarse classes are hidden and need to be induced by the training algorithm. We propose a latent variable ranking model that induces both the latent classes and the weights of the linear combination for each class from ranking triplets. Our experiments over two large image datasets and a text retrieval dataset show the advantages of our model over learning a global combination as
well as a combination for each test point (i.e. transductive setting). Furthermore,
compared to the transductive approach our model has a clear computational advantages
since it does not need to be retrained for each test query.
CitacióQuattoni, A.J.; Carreras, X.; Torralba, A. A latent variable ranking model for content-based retrieval. A: European Conference on Information Retrieval. "Advances in Information Retrieval - 34rd European Conference on IR Research, ECIR 2012". Barcelona: Springer, 2012, p. 1-12.
Versió de l'editorhttp://cataleg.upc.edu/record=b1277409~S1*cat
Col·leccions
- GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural - Ponències/Comunicacions de congressos [192]
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.273]
- LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge - Ponències/Comunicacions de congressos [119]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
quattoni_247.pdf | article ECIR-2012 de Quattoni, Carreras i Torralba | 1,993Mb | Accés restringit |