36、应用用户反馈与查询学习方法及自适应人类感知软件代理

应用用户反馈与查询学习方法及自适应人类感知软件代理

在信息检索领域，如何高效地获取相关信息以及在支持人类执行需要大量注意力的任务时提供智能辅助，是两个重要的研究方向。下面将分别介绍查询学习与用户反馈方法在信息检索中的应用，以及自适应人类感知软件代理在支持注意力需求任务方面的相关内容。

信息检索中的查询学习与用户反馈方法

在多社区环境下，未评估文档替换（UDS）方法在查询多播中的效果评估以及不同查询多播方法的通信负载比较是研究的重点。

• UDS方法效果评估 ：通过对比使用和不使用UDS的查询多播方法，发现同时使用查询学习（QL）和UDS的查询多播方法在返回的相关文档数量上接近CS - UF，差距仅为1。然而，使用UDS的查询多播方法往往会产生更多的无关文档信息。
• 通信负载比较 ：定义方法的通信负载为信息检索（IR）代理为检索查询而交换的消息数量。设置目标IR代理数量为$N_R$，社区数量为$N_{com}$，社区内IR代理数量为$N_{agent}$，比较两种查询多播方法的通信负载。
  • 不使用查询学习的查询多播方法 ：IR代理进行文档检索时，各步骤所需消息数量如下：
    1. 要求其代理（PA）多播查询：[1]
    2. PA进行查询多播及响应：[2($N_{agent}$ - 1)]
    3. PA请求上级PA多播查询：[1]
    4. 上级PA进行查询多播：[$N_{com}$ - 1]