human: Given a node-centered hypergraph: <hypergraph>, where nodes represent papers and hyperedges represent sets of papers co-cited by a source paper.

Details of the hypergraph:
Center node: "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.

Connected through hyperedge HE-1 (induced by source paper "accelerated learning from recommender systems using multi armed bandit"):
  with members:
    - "session based recommendation with graph neural network"
    - "productization challenges of contextual multi armed bandits"
    - "perturbed history exploration in stochastic multi armed bandits"
    - "on the difficulty of evaluating baselines a study on recommender systems"
    - "a batched multi armed bandit approach to news headline testing"
    - "a simple deep personalized recommendation system"
    - "a survey on session based recommender systems"
    - "multiplayer bandits without observing collision information"

Question: Please tell me which class the center node 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)