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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

Efficient and Effective Learning to Rank for Information Retrieval

Objectif

Ranking sits at the core of information retrieval. Given a query, a collection of documents have to be ranked based on their relevance with respect to the query. Most modern search are based on learning to rank: given a training set composed of query-document pairs judged in terms of relevance, learn to rank documents given a query. Constructing training data for learning to rank is very expensive as it requires a significant human effort for judging the relevance of each document for each query. Search engines are used with very different queries run on very large document collections. Hence, it is impossible to judge each document in terms of relevance with respect to each query.
The expense of constructing training data for learning to rank,and the need for different training data for different document collections/tasks is a major problem both for commercial companies and academic researchers. Given that most academic researchers do not have access to millions of dollars to create large scale learning to rank datasets, creating training data in an efficient and effective manner is crucial for enhancing the academic research on learning to rank. Hence, the primary objectives of this proposal are to: (1) build efficient and effective training data for learning to rank (2) increase the efficiency and effectiveness of learning to rank algorithms by devising objective metrics that can utilize the training data better, (3) develop techniques that can be used to adopt existing training data sets to the characteristics of different environments.
The proposed techniques will allow researchers and engineers to develop better search systems with the same training data. This will directly affect the end users, enabling them to reach relevant information faster. The proposed methods can be used to create training datasets for a variety of different document collections/tasks, affecting the search experience of a broad set of users, from patent officers to medical doctors.

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2012-CIG
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)

Coordinateur

KOC UNIVERSITY
Contribution de l’UE
€ 100 000,00
Adresse
RUMELI FENERI YOLU SARIYER
34450 Istanbul
Turquie

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Région
İstanbul İstanbul İstanbul
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

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