Để bắt chước hành vi của con người, luận văn thực hiện mô phỏng phản hồi liên quan trong thử nghiệm. Đầu tiên, 05 ảnh truy vấn khởi tạo sẽ cung cấp cho đầu vào tra cứu. Thông qua máy tìm kiếm phân hạng tập ảnh cơ sở dữ liệu đối với mỗi ảnh truy vấn được 05 tập kết quả. 05 kết quả này sau đó được gộp lại thành một tập kết quả trả về duy nhất.
Tiếp theo chúng tôi mô phỏng tương tác người dùng bằng việc chọn các ảnh liên quan (positive) từ kết quả tra cứu khởi tạo dựa vào tập tin cậy nền (ground truth), những ảnh còn lại là những ảnh không liên quan (negative) trong 100 ảnh đầu tiên của tập kết quả. Lý do lựa chọn 100 ảnh đầu tiên là bởi vì thông thường người dùng chỉ xem trong từ 2 đến 3 màn hình (Mỗi màn hình có khoảng 50 ảnh)
để phản hồi. Các ảnh phản hồi liên quan sau đó được phân cụm thành M cụm, huấn luyện LDA được thực hiện trên các cụm. Hệ thống tính toán các điểm truy vấn tối ưu với từng cụm, làm đầu vào cho máy tìm kiếm lần thứ hai. Các kết quả phân hạng tập ảnh cơ sở dữ liệu được kết hợp lại. Mô phỏng tương tác người dùng lại một lần nữa được sử dụng trên tập kết quả mới nhằm lấy ra các ảnh liên quan thông qua tập tin cậy nền. Tuy nhiên, các ảnh được bổ sung thêm vào các cụm trong tập dữ liệu huấn luyện trước đó thông qua phân cụm gia tăng. Lặp lại quá trình tra cứu một lần nữa để lấy kết quả đánh giá.
Chiến lược này được sử dụng để mô phỏng người dùng thực tế trong thực nghiệm của chúng tôi.