5、使用潜在图递归网络（LGRN）进行文档排序

使用潜在图递归网络（LGRN）进行文档排序

1. 引言

文档排序是信息检索领域中的一个重要问题，广泛应用于搜索引擎、推荐系统等场景。传统的方法如TF-IDF、BM25等虽然在某些情况下表现良好，但在处理复杂语义和上下文关系时显得力不从心。近年来，随着深度学习的发展，基于图神经网络（GNNs）和递归神经网络（RNNs）的模型逐渐崭露头角，成为解决这一问题的新思路。本文将介绍一种结合这两种网络优点的方法——潜在图递归网络（Latent Graph Recurrent Network, LGRN），用于提升文档排序的效果。

2. 传统文档排序方法的局限性

传统文档排序方法主要依赖于词汇匹配度和简单的统计特征。然而，这些方法难以捕捉文档间复杂的语义关联和上下文信息，导致排序结果不够理想。以下是传统方法的一些局限性：

• 词汇匹配度有限 ：传统方法仅能处理词汇级别的相似度，无法理解深层次的语义关系。
• 上下文信息缺失 ：缺乏对文档整体结构和上下文环境的有效建模。
• 动态变化应对不足 ：难以适应新出现的查询模式和文档内容更新。

为了克服上述问题，我们需要一种能够更好地捕捉文档间复杂关系的模型，这就是LGRN的设计初衷。

3. 潜在图递归网络（LGRN）简介

3.1 模型架构

LGRN的核心思想是通过构建文档间的图结构来捕捉其内在联系，并利用递归机制模拟文档间的相互影响。具体来说，LGRN的架构分为以下几