learning to rank学习笔记

最新推荐文章于 2021-06-28 12:29:30 发布
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本文深入探讨了LearningToRank这一热门领域，介绍了其在检索、推荐等排序场景的应用，并概述了常见排序算法，如BM25、TF_IDF、word2vec、aHash、pHash及gru和cnn在图文相关性中的应用。文章推荐了Ranklib库作为实现LearningToRank算法的最佳选择。

learning to rank是这几年火起来的一个学科，可以应用于检索、推荐等排序场景中。我们的业务场景大都和排序相关，那么掌握住learning to rank就又多了一条解决业务问题的方法。

常见的排序算法：

1.文本相关性计算方法：BM25，TF_IDF，word2vec等。

2.图像相似度计算方法：平均哈希（aHash），感知哈希（pHash），差异值哈希。

3.图文相关性使用gru和cnn分别抽取特征计算相关性。

排序问题在某种程度上可以认为是打分问题，打分越高越排在前面

调研了一下，现在Ranklib库是市面上最好的库，实现了几种算法，相关的资料可以看下面的链接：

https://download.youkuaiyun.com/download/love_data_scientist/10694090

 

比较好的资料列举如下：

ranknet的优质博客:https://blog.youkuaiyun.com/qq_15111861/article/details/81149134

 

Learning To Rank 理解
Love-Coding
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设想自己从First Principle来设计一个搜索排序的（深度学习）模型，核心还是在于有个模型能给当前query和每个候选doc的匹配程度打分，也就是核心是两个 句子/文档 的匹配程度的打分模型， 那么我需要有个模型，给一个query，和一堆要排序的doc，就可以给每个doc都打一个和query匹配程度的分值，然后按高到低排序， 这时，可以一个doc一个doc的打分，也就是每次输入模型一个...
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信息检索 Learning to Rank for Information Retrieval(LETOR) 是Microsoft的一个信息检索相关度排序的数据集，有 Supervised ranking Semi-supervised ranking Rank aggregation Listwise ranking 四种setting，提供了数据集下载和evaluation脚本。 ...
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