机器学习之排序学习笔记总结

1.简介

排序学习Learning to rank（LTR）或者机器学习排序machine-learned ranking（MLR）是应用机器学习技术，来构造信息检索系统的排序模型

训练数据包含每个列表中的项目的某种偏序关系的项目列表。这种偏序可以按照数值或者序数分值或者二元判断来确定。

排序模型的目标：学习训练集中的排序方式对未来的数据进行排序

排序学习实际上是一类监督学习问题，训练数据 包含查询和文档相关性的分数：

• 查询集合：Q={q1,⋯ ,qm}Q=\{q_1,\cdots,q_m\}Q={q1​,⋯,qm​}
• 文档集合：$D$
• 与第$i$个查询相关的文档Di={di,1,⋯ ,di,ni}D_i=\{d_{i,1},\cdots,d_{i,n_i}\}Di​={di,1​,⋯,di,ni​​}
• 相关性分数的向量:yi={yi,1,⋯ ,yi,ni}y_i=\{y_{i,1},\cdots,y_{i,n_i}\}yi​={yi,1​,⋯,yi,ni​​}对每个与查询$i$相关的文档
  目标：给定新的查询$q$，输出排好序的相关文档的列表

2.常用排序学习的分类

2.1 PointWise排序学习

Pointwise的优点：直接支持已有的回归或者分类的理论和算法
Pointwise的缺点：文档的信息次序并不能在训练时使用，因为算法接受单个文档作为输入。分类角度计算假设相关度是查询无关的，只要$(q_i,d_i)$的相关度相同，那么他们就被划分到同一个级别中，属于同一类。
文档次序信息的丢失就导致pointwise方法会在不重要的文档上过度强调，对于预测为同一label级别的文档之间也无法相对排序。

2.2 PairWise排序学习

核心思想：对于每个查询的文档排序对应于文档的排列，如果我们知道文档对的相对次序那么最终就能恢复出整个排列

实际上针对文档对可以设计出排序问题的二分类形式。可以使用常用的机器学习方法如Boost、SVM、神经网络等来解决。

2.3 ListWise排序学习