排序学习调研 LTR learning to rank

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#人工智能 #算法

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taoqick
关注
RAG应用效果评估框架与优化指南
kakaZhui的博客
06-20 586
例如，追求极致的评估质量可能需要大量人工标注和昂贵的LLM调用，耗时且成本高。因此，选择合适的评估策略和指标，需要在这些因素间找到平衡点。通过采用分层评估框架，结合自动化与人工评估手段，并关注一套覆盖检索和生成质量的多维度指标，我们可以有效地量化RAG系统的表现，识别瓶颈，指导优化。：将自动化评估与周期性的人工评估相结合。为了更清晰地定位问题，可以将RAG评估分为两个层面：组件级评估和端到端评估。RAG系统的优化不是一次性的任务，而是一个持续的过程。高质量的评估数据集是进行有效RAG评估的前提。
Learning to rank基本算法小结
hellozhxy的博客
12-20 382
最近工作中需要调研一下搜索排序相关的方法，这里写一篇总结，总结记录一下几天的调研成果。包括 Learning to rank 基本方法 Learning to rank 指标介绍 LambdaMART 模型原理 FTRL 模型原理 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...
机器学习-01-课程目标与职位分析
IT从业者的成长历程
02-13 1440
本系列是机器学习课程的第01篇，主要介绍本门课程的课程目标与职位分析。
详解RankNet原理及实践
但行好事，莫问前程
11-11 8477
0.pair-wise rank简介          pair-wise rank的主要思想是把排序形式化为成对分类（pairwise classification）或成对回归（pairwise regression）问题。和point-wise 最大的区别是，pair-wise的样本是有一对item的相对关系组成的。例如对于某个用户u, 物品i...
10月31日-知乎
liguandong
10-31 223
为什么在实际的kaggle比赛中，GBDT和Random Forest效果非常好？ - 知乎感谢大家对这个答案的支持。其实除了 Tree-based 方法，近年来 FM 和 FFM 这样的针对大规模稀疏数据机器…https://www.zhihu.com/question/51818176/answer/127637712备注：之前一直是做CV深度学习在电商场景的一些应用，图审，OCR，创意等领域，其实dl是比较多且效果比较好的，直到最近做创意图的智能优选，接触到搜推广领域的一些算法，gbdt，数模型，lr
搜索领域重排序的搜索体验优化实践
专注搜索引擎技术
07-01 585
本文旨在系统性地介绍搜索领域重排序技术的原理、方法和实践应用，帮助读者理解如何通过重排序技术优化搜索体验。内容涵盖从基础理论到实际工程实现的完整知识体系。文章首先介绍重排序的基本概念和背景知识，然后深入探讨核心算法原理和数学模型，接着通过实际案例展示具体实现方法，最后讨论应用场景和未来发展趋势。搜索重排序(Re-ranking)：在初步检索结果基础上，应用更复杂的算法对结果进行重新排序的过程：学习排序，使用机器学习方法训练排序模型的技术：衡量排序质量的常用指标点击率(CTR)：用户点击搜索结果的比例。
美团搜索排序设计方案
热门推荐
千丈之松的专栏
05-24 1万+
一、线上篇随着业务的发展，美团的商家和团购数正在飞速增长。这一背景下，搜索排序的重要性显得更加突出：排序的优化能帮助用户更便捷地找到满足其需求的商家和团购，改进用户体验，提升转化效果。和传统网页搜索问题相比，美团的搜索排序有自身的特点——90%的交易发生在移动端。一方面，这对排序的个性化提出了更高的要求，例如在“火锅”查询下，北京五道口的火锅店A，对在五道口的用户U1来说是好的结果，对在望京的用户...
【收藏必学】大模型时代重排序技术实战指南：从原理到代码，提升搜索相关性40%
2401_85154887的博客
09-23 1103
本文系统介绍重排序模型技术，包括五大技术类别（交叉编码器、LLM重排序、混合架构、商业解决方案、传统排序方法）及其应用。详细分析现代搜索系统两阶段架构，提供实施最佳实践和性能优化策略，涵盖评估指标、技术选型框架及生产级服务架构。通过实际案例展示重排序技术可提升搜索相关性达40%，为工程师构建高效检索系统提供全方位技术指导。
基于强化学习的推荐系统相关研究进展、经典论文整理分享
lqfarmer的博客
04-09 772
深度学习与NLP 专注深度学习、NLP相关技术、资讯，追求纯粹的技术，享受学习、分享的快乐。 677篇原创内容 公众号 推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。 强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于...
taoqick 搜索自己优快云博客
taoqick的专栏
08-13 5964
优快云不能搜自己的博客太难受了，就是能简单contains都行啊，被迫把自己的list都列在这，下次直接在这个页面find就行 git merge和git rebase的区别和反思 STL源码剖析——deque的实现原理和使用方法详解 poj 2420 广义费马点 Powershell 美化笔记 Pycharm 关闭文件右侧检查 disable the highlighting level fo...
搜索领域查询优化：优化查询结果的方法
AI天才研究院
05-05 1025
在信息爆炸的时代，搜索引擎作为用户获取信息的核心入口，其查询结果的质量直接影响用户体验。查询优化的核心目标是通过技术手段，使搜索引擎返回更符合用户意图的结果。本文将覆盖从基础查询处理到高级机器学习排序的全流程优化方法，包括语义理解、查询扩展、排序算法优化等关键技术，适用于通用搜索引擎、垂直领域搜索（如电商、学术）和企业级搜索系统的开发与优化。
构建高可用性搜索API：搜索接口设计的最佳实践
!... # 摘要 随着数字信息的爆炸性增长，高可用性搜索API变得至关重要，它能够保证用户快速准确地获取信息。...文中还涉及了搜索接口的高级功能，包括个性化排序、安全性增强和国际化本地化处理。最后，通过
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1488
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
最新发布
suzhou_speeder的博客
12-15 663
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1164
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 822
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
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本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 740
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 536
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
Learning To Rank详解
10-04
<think>嗯，用户想要深入了解Learning to Rank（LTR）技术。从用户的问题来看，ta需要详细的解析，而不仅仅是基础定义。用户之前已经接触过LTR的一些比喻性解释（比如裁判打分的类比）和分类框架（如Pointwise方法），现在需要更系统的技术剖析。 用户可能正在研究搜索算法或推荐系统，因为LTR在这两个领域应用最广泛。考虑到ta引用的资料中包含PRank算法实现和梯度下降等关键词，用户或许有工程实现需求，但当前问题更偏向理论理解。需要特别注意：用户提供的引用[3]里有中文综述文献和开源项目链接，说明ta可能更倾向中文资料和实操资源。 在组织回答时，我会先建立认知框架：从核心任务定义出发，延伸到具体算法分类，再补充实际应用场景。对于算法分类部分，Pointwise/Pairwise/Listwise的对比必须清晰，这是LTR最关键的划分维度。用户引用的资料[2]提到PRank算法，可以顺势列举典型算法增强说服力，但不宜过度展开具体公式以免偏离概述性质。 特别注意要强调LTR与传统排序的本质差异——基于机器学习自动学习排序规则，这点在引用[1]的裁判比喻中已有体现，需进一步升华。最后的应用场景部分，用户引用的资料[3]提到信息检索，可补充推荐系统和广告排名等延伸场景，帮助用户建立技术落地认知。 潜在风险是技术细节的深度把控。用户要求"详细解析"，但未说明是架构级还是数学级深度。从ta提供的参考资料判断，应以架构和流程说明为主，数学表达仅保留最核心的损失函数示例（如Pairwise的 pairwise loss）。所有公式必须严格遵守系统指令的LaTeX格式要求，行内公式如$y_i$用$包裹，独立公式如损失函数单独成段。 最后生成的问题需引导用户向技术深水区探索：模型评估指标（NDCG等）和工业级优化（LambdaMART）是自然延伸方向，这也符合引用[3]中LambdaLoss框架的线索。 </think>以下是对Learning to Rank（LTR）技术的系统解析，结合其核心概念、算法分类、实现流程和应用场景： --- ### **一、Learning to Rank核心定义** LTR是**利用机器学习技术解决排序问题**的方法，核心任务是为一组文档（网页/商品等）针对特定查询预测**相关性得分**，并按得分排序。与传统规则排序（如TF-IDF）的本质区别在于：**LTR通过训练数据自动学习排序规则**，类似“裁判通过观察历史比赛数据制定评分标准”[^1][^2]。 --- ### **二、技术原理与算法分类** #### 1. **输入输出结构** - **输入**：三元组 $(q, d, f)$ - $q$：用户查询（如搜索词） - $d$：待排序文档（如搜索结果） - $f$：特征向量（如点击率、文本匹配度、页面权威性） - **输出**：文档 $d$ 相对于查询 $q$ 的**相关性得分 $s$** 最终排序：$ \text{Rank}(d) = \text{argsort}(s_1, s_2, ..., s_n)$ #### 2. **三大算法范式** | **类型** | **原理** | **代表算法** | **特点** | |----------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------------|------------------------------| | **Pointwise** | 将排序问题转化为**单文档分类/回归**，直接预测每个文档的得分 | PRank, 线性回归 | 实现简单，忽略文档间相对关系 | | **Pairwise** | 转化为**文档对顺序判断**，学习两个文档的相对顺序 | RankNet, RankSVM | 关注局部顺序，抗噪声强 | | **Listwise** | 直接优化**整个文档列表的排序质量**，匹配理想排序分布 | ListNet, LambdaMART | 全局最优，计算复杂度高 | > **关键公式示例（Pairwise损失函数）**： > $$ > \mathcal{L} = \sum_{(i,j) \in P} \max(0, 1 - (s_i - s_j) \cdot y_{ij}) > $$ > 其中 $P$ 是文档对集合，$y_{ij}=1$ 表示文档 $i$ 应排在 $j$ 之前[^2][^3]。 --- ### **三、实现流程与技术要点** 1. **特征工程** - 构造**查询-文档匹配特征**：BM25相似度、查询词覆盖度 - 引入**上下文特征**：用户历史点击、文档权威性（PageRank等） 2. **模型训练** ```python # 伪代码：基于Pairwise的训练框架 for (query, doc_pairs) in training_data: for (doc_i, doc_j) in doc_pairs: score_i = model(features_i) # 模型预测得分 score_j = model(features_j) loss = max(0, 1 - (score_i - score_j)) # RankSVM损失 update_model_gradients(loss) # 梯度更新 ``` 3. **评估指标** - **NDCG@K**：加权折扣累积增益，强调Top结果质量 $$ \text{NDCG}@K = \frac{1}{Z} \sum_{i=1}^K \frac{2^{rel_i} - 1}{\log_2(i+1)} $$ - **MAP**（平均精度均值）：综合查全率与查准率 --- ### **四、应用场景** 1. **搜索引擎**：Google/Bing的核心排序层，优化网页结果[^1] 2. **推荐系统**：电商商品排序（如淘宝“猜你喜欢”） 3. **广告竞价**：CTR预估与广告位联合排序 4. **问答系统**：答案相关性排序（如ChatGPT的候选答案筛选） --- ### **五、技术演进与挑战** - **前沿方向**： - 结合深度学习的Listwise方法（如DLCM, SetRank） - 多目标优化：同时优化点击率、停留时长、转化率 - **挑战**： - 数据稀疏性（长尾查询缺乏训练样本） - 在线学习与动态场景适配[^3][^8] ---
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