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The effects of time on query flow graph-based models for query suggestion., , , , , und . RIAO, Seite 182-189. CID - Le Centre de Hautes Etudes Internationales D'Informatique Documentaire, (2010)ReNeuIR at SIGIR 2023: The Second Workshop on Reaching Efficiency in Neural Information Retrieval., , , und . SIGIR, Seite 3456-3459. ACM, (2023)Resource discovery support for time-critical adaptive applications., , , , , , und . IWCMC, Seite 504-508. ACM, (2010)An Approximate Algorithm for Maximum Inner Product Search over Streaming Sparse Vectors., , , und . CoRR, (2023)Aging effects on query flow graphs for query suggestion., , , , , und . CIKM, Seite 1947-1950. ACM, (2009)Rewriting Conversational Utterances with Instructed Large Language Models., , , , und . WI/IAT, Seite 56-63. IEEE, (2023)The Istella22 Dataset: Bridging Traditional and Neural Learning to Rank Evaluation., , , , und . SIGIR, Seite 3099-3107. ACM, (2022)Topic Propagation in Conversational Search., , , , , und . SIGIR, Seite 2057-2060. ACM, (2020)Learning Early Exit Strategies for Additive Ranking Ensembles., , , , , und . SIGIR, Seite 2217-2221. ACM, (2021)Efficient Multi-Vector Dense Retrieval Using Bit Vectors., , und . CoRR, (2024)