human: Given a hyperedge-centered hypergraph: <hypergraph>, where the center hyperedge is induced by one source paper and its member nodes are the cited papers.

Details of the hypergraph:
Center hyperedge (induced by source paper "on search engine evaluation metrics"):
  Abstract: Die Suchmaschinen-Evaluationsforschung verfugt uber zahlreiche Mase. Erst in den letzten Jahren wurde die Frage aufgebracht, wie aussagekraftig einzelne Mase sind; in den meisten Fallen gibt es keine Untersuchungen zum Zusammenhang der Mase mit realen Nutzererlebnissen.#R# Der erste Teil der Dissertation bietet einen Uberblick uber vorherige Publikationen zu Evaluationen von Evaluationsmasen sowie kritische Auseinandersetzungen mit einzelnen Studien und Ansatzen. Im zweiten Teil wird ein Meta-Evaluationsmas (Preference Identification Ratio/PIR) vorgestellt, das die Fahigkeit eines Evaluationsmases zum Erfassen von Nutzerpraferenzen abbildet. Zusatzlich wird ein Framework eingefuhrt, das es erlaubt, viele Evaluationsmase gleichzeitig unter Variation ihrer Parameter und Evaluationsansatzen zu untersuchen. Sowohl PIR als auch das Meta-Evaluationsframework werden im Rahmen einer Studie getestet, die interessante vorlaufige Ergebnisse vorweisen kann; insbesondere erscheint das Hinterfragen der Aussage von Masen oder ihren Parametern zweckmasig zu sein. Diese Evaluationsmethoden sollten ihrerseits im Hinblick auf die Ziele einer Untersuchung im Voraus evaluiert werden.

Includes members:
  Member "the retrieval effectiveness of web search engines considering results descriptions":
    also connected through other hyperedges:
      - Hyperedge HE-1 (induced by source paper "featured snippets results in google web search an exploratory study")
  Member "predicting user preferences":
    also connected through other hyperedges:
      (none)
  Member "model adaptation via model interpolation and boosting for web search ranking":
    also connected through other hyperedges:
      - Hyperedge HE-2 (induced by source paper "domain adaptation overfitting and small sample statistics")
  Member "minimally invasive randomization for collecting unbiased preferences from clickthrough logs":
    also connected through other hyperedges:
      - Hyperedge HE-3 (induced by source paper "handling position bias for unbiased learning to rank in hotels search")

Question: Please tell me which class the source paper belongs to. The 40 classes are: cs.NA(Numerical Analysis), cs.MM(Multimedia), cs.LO(Logic in Computer Science), cs.CY(Computers and Society), cs.CR(Cryptography and Security), cs.DC(Distributed, Parallel, and Cluster Computing), cs.HC(Human-Computer Interaction), cs.CE(Computational Engineering, Finance, and Science), cs.NI(Networking and Internet Architecture), cs.CC(Computational Complexity), cs.AI(Artificial Intelligence), cs.MA(Multiagent Systems), cs.GL(General Literature), cs.NE(Neural and Evolutionary Computing), cs.SC(Symbolic Computation), cs.AR(Hardware Architecture), cs.CV(Computer Vision and Pattern Recognition), cs.GR(Graphics), cs.ET(Emerging Technologies), cs.SY(Systems and Control), cs.CG(Computational Geometry), cs.OH(Other Computer Science), cs.PL(Programming Languages), cs.SE(Software Engineering), cs.LG(Machine Learning), cs.SD(Sound), cs.SI(Social and Information Networks), cs.RO(Robotics), cs.IT(Information Theory), cs.PF(Performance), cs.CL(Computation and Language), cs.IR(Information Retrieval), cs.MS(Mathematical Software), cs.FL(Formal Languages and Automata Theory), cs.DS(Data Structures and Algorithms), cs.OS(Operating Systems), cs.GT(Computer Science and Game Theory), cs.DB(Databases), cs.DL(Digital Libraries), cs.DM(Discrete Mathematics). Directly output the class name.

gpt: cs.IR(Information Retrieval)