搜索排名：基于lightgbm的learn2rank

最新推荐文章于 2025-05-27 18:00:51 发布
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#lightgbm #learn2rank #learn #learn to

本文介绍了基于LightGBM的Learning-to-Rank（L2R）方法，探讨了pointwise、pairwise和listwise等排序方式。重点讨论了L2R中的特征工程，包括web graph、document statistics、document classifier等，并提到了如何处理多分类特征。通过代码示例展示了LightGBM在分类任务中的应用，并分析了其在L2R问题中的优势。

learning2rank

  • pointwise： 一个文档一个point，计算得分。可以排序； 回归问题，分类问题都可。
  • pairwise： 任何两篇的排序；
  • listwise：所有文档的排序损失之和。

lightgbm

LightGBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithms.
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/

基于lightgbm的learning2rank

语料

https://webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php?datatype=c

格式：

0 qid:1 10:0.89028 11:0.75088 12:0.01343 17:0.4484 18:0.90834 21:0.77818 27:0.71505 29:0.77307 30:0.75925 39:0.65244 43
:0.79394 44:0.88406 45:0.87946 66:0.63696 69:0.24961 70:0.41479 71:0.82664 74:0.78587 77:0.70475 83:0.55661 85:0.7212 8
6:0.93081 91:0.34635 98:0.70029 101:0.96287 108:0.19608 122:0.85512 123:0.18873 124:0.46599 127:0.43434 129:0.048097 13
3:0.44747 139:0.92407 145:0.46578 146:0.57682 147:0.63382 149:0.84404 154:0.73041 155:0.50316 159:0.30671 170:
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lightGBM 训练rank记录
得克特
06-09 2289
文章目录调参num_leaves和max_depthmin_data_in_leaf和min_sum_hessian_in_leafmonotonic constraintsgroup_column和ignore_columncategorical_featurelambda_l1和lambda_l2bagging_fraction和bagging_freq关于类别特征 Categorical Feature SupportlambdaRank label代码调参学习率和迭代次数部署模型文件 调参 num_
利用lightgbm模型实践LTR（Learning to Rank）排序算法
yang1015661763的博客
06-24 2207
LTR（Learning to Rank）是一种通过机器学习方法来进行排序的技术，它旨在根据给定的查询和相关性/排序标签对文档或项进行排序。LTR任务通常涉及到多个查询和相关的文档或项，并且需要对每个查询的文档或项进行排序。通过给定的特征和标签，参与者需要构建LTR模型来预测对象之间的相对排序，并提供最佳的排序策略。数组的长度应与数据集中查询的数量相匹配，并且数组中的元素表示每个查询的文档或项的数量。参数的值自动划分数据集，确保每个查询的相关文档/项以正确的顺序进行排序。
Learn2Rank
anqiu4023的博客
04-16 510
Learning to rank 排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法。排序结果的好坏很大程度影响用户体验、广告收入等。排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法，这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作，Learning to Rank for Information Retrieval，书中对排序学习的各种方法做了很好的阐述和总结。我这里是一个超级精简版。 ...
lightGBM用于排序(Learning to Rank )
datayx的文章
12-10 1万+
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxLearning to Rank 简介 去年实习时，因为项目需要，接触了一下Le...
Learning2Rank 学习
using namespace 数学工具构造器;
03-25 645
贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结 李航 - A Short Introduction to Learning to Rank Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
机器学习论文：《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》
guangyacyb的博客
03-22 3982
翻译自《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》 摘要 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) is a popular machine learning algorithm, and has quite a few effective implementations...
lightGBM新手学习推荐
zhangyunchou2015的博客
04-10 1292
好的，学习LightGBM并将其应用于量化投资是一个非常好的方向，因为它在处理表格数据、速度和效率方面表现出色，非常适合金融时间序列和截面数据的建模。问题:如果我想学习lightGBM做量化投资，请问怎么开始学习，需要什么基础，有哪些资料可以推荐，中文回答。如果上述基础有欠缺，务必先补齐。特别是Python编程、Pandas数据处理和机器学习基础。基于谷歌的大模型 Gemini 2.5 Pro Preview 03-25 的回答。
LightGBM的python实现及参数优化
最新发布
m0_46670850的博客
05-27 1049
本文重点介绍了LightGBM的实现及调参方法。作为GBDT家族的高效框架，LightGBM通过直方图算法、单边梯度采样等优化策略，在速度和内存效率上优于XGBoost。文章首先详解了LightGBM的关键参数（如num_leaves、learning_rate等），然后给出Python实现的两种方式：Scikit-learn接口和原生API示例。在调优部分，重点讲解了使用GridSearchCV进行超参优化的方法，并提供了乳腺癌数据集的调参代码实现。通过实际案例展示了如何通过参数优化提升模型性能，为Lig
xgboost和lightgbm算法总结（从决策树到xgboost）
abc200941410128的博客
05-05 5964
xgboost和lightGBM在中外各种比赛（如kaggle）中使用频率最多的一种算法之一（若不是最近几年竞赛数据越来越多图片文本语言类数据，甚至可以去掉之一）。xgboost和lightGBM是一个基于树模型的分布式Boosting算法，并不是如逻辑回归，支持向量机等单一的算法模型，因此在介绍xgboost和lightGBM算法前需对比介绍决策树、随机森林、ababoost、GBDT等算法和相...
学习笔记learning to rank--lightGBM--yahoo-ltr
weixin_42027200的博客
07-22 498
以下的代码用于处理Yahoo的数据使其成为lightGBM使用的格式 最开始vaild.txt数据集的格式： label \t qid:id \t feature 1 qid:19945 1:0.74142 6:0.90265 7:0.8087 8:0.79522 9:0.80003 11:0.56756 12:0.064688 17:0.073248 处理之后： .vaild格式 label " " feature 1 1:0.74142 6:0.90265 7:0.8087 8:0.79522 9:0.
Learning-To-Rank:一些学习排名算法的实现
04-19
学习到排名 实现了一些学习排名算法。 该项目是为了更好地理解学习排名理论而进行的练习。 当前，它包含PRank和RankNet算法的实现。
Learning To Rank之LambdaMART的前世今生
11-25
Learning To Rank之LambdaMART的前世今生
探索Learning2Rank：一个强大的个性化排序学习框架
gitblog_00066的博客
04-18 419
探索Learning2Rank：一个强大的个性化排序学习框架 在现代的信息检索和推荐系统中，如何根据用户的喜好准确地展示相关结果是一项关键挑战。Learning2Rank 是一个由GitHub用户shiba24开发的Python实现的库，专注于解决这个问题。它提供了一种基于机器学习的方法，用于训练模型以优化搜索和推荐结果的排序。 项目简介 Learning2Rank是一个灵活且可扩展的框架，支持多...
学习笔记learning to rank--LightGBM--参数介绍
weixin_42027200的博客
07-22 542
LightGBM的核心参数 gridsearchcv工作机制 GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。 这两个概念都比较好理解，网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个循环和比较的过程。 GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数，但是这也是网格搜索的缺陷所在，它要求遍历所有可能参数的组合，在面对大数据集和多参数
【亲测免费】 使用LightGBM构建Learning to Rank：一个高效排序解决方案
gitblog_00063的博客
05-27 724
使用LightGBM构建Learning to Rank：一个高效排序解决方案 在这个日益依赖数据驱动的世界里，精准的排序算法变得越来越重要。无论是搜索引擎的搜索结果排名，还是电商平台的商品推荐，Learning to Rank（LTR）都是确保用户体验和业务效果的关键。现在，让我们一起探索一个基于LightGBM实现的LTR工具，这是一个精心设计的开源项目，旨在简化这一过程，并提供强大的功能。 ...
lightgbm用于排序
weixin_30456039的博客
07-24 1109
一. 　　LTR(learning to rank)经常用于搜索排序中，开源工具中比较有名的是微软的ranklib，但是这个好像是单机版的，也有好长时间没有更新了。所以打算想利用lightgbm进行排序，但网上关于lightgbm用于排序的代码很少，关于回归和分类的倒是一堆。这里我将贴上python版的lightgbm用于排序的代码，里面将包括训练、获取叶结点、ndcg评估、预测以及特征重要度...
学习：LightGBM
czp_374的博客
02-18 210
链接1 链接2
白话机器学习算法理论+实战番外篇之LightGBM
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Miracle8070
04-10 1万+
1. 写在前面 如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法： 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等 无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等 我前面已经尝试用最白话的语言完成了一个白话机器学习算法理论+实战系列，这个系列已经基本包含了上面这些算...
pairwise、listwise在lgb中的应用，以及相关listwise的简单实现
SpiritYzw的博客
03-28 2164
在使用’rank:pairwise’进行训练时，需要将数据集按照样本排列顺序，以列表的形式传入模型，其中每个子列表包含了单个查询（query）的所有样本。在预测时，也需要将测试集按照样本排列顺序，以列表的形式传入模型的predict方法。在使用lgb模型进行listwise训练时，需要将数据集按照样本排列顺序，以列表的形式传入模型，其中每个子列表包含了单个查询（query）的所有样本。例如，一个包含3个查询的数据集，每个查询包含5个样本，可以表示为一个包含3个子列表的列表，每个子列表包含5个样本。
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