Support Vector Machines: Relevance Feedback and Information Retrieval.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Drucker, Harris; Shahrary, Behzad; Gibbon, David C.
Titel	Support Vector Machines: Relevance Feedback and Information Retrieval.
Quelle	In: Information Processing & Management, 38 (2002) 3, S.305-23Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0306-4573
Schlagwörter	Databases; Document Delivery; Feedback; Information Retrieval; Information Seeking; Online Searching; Online Systems; Relevance (Information Retrieval); Search Strategies + Suchen Sie Ihr Suchwort? Datenbank; Informationserschließung; Online-Recherche; Online; Relevance; Information retrieval; Informationsgehalt; Suchstrategie
Abstract	Compares support vector machines (SVMs) to Rocchio, Ide regular and Ide dec-hi algorithms in information retrieval (IR) of text documents using relevancy feedback. If the preliminary search is so poor that one has to search through many documents to find at least one relevant document, then SVM is preferred. Includes nine tables. (Contains 24 references.) (Author/AEF)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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