NdcgBoost和SoftRank

最新推荐文章于 2024-03-19 22:45:00 发布
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本文对比了两种以NDCG的期望值为目标函数的优化方法。第一种方法通过排列(permutation)进行变量取值，而第二种方法则采用文档得分作为变量取值。详细讨论了两种方法在取值方式、假设条件及近似处理上的区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

相同点: 两者均是以NDCG的期望值作为目标函数,

不同点:

1, 前者对permuation来做变量取值,后者对文档的分数作为变量取值.

2, 前者每个permutation的取值与F有关,见Eq.(6), 并且取值并非二元关系,而是以概率形式有关. 后者对文档分数的期望值需要假设相应的分布,分布的参数如何取值是个问题,而且假设的合理性并没有说明.

3, 前者做了两次近似处理,找到NDCG比较好求的下界

NDCG
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