learning to rank

最新推荐文章于 2019-03-28 14:53:08 发布
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#搜索引擎

本文介绍了LearningtoRank的基本概念及应用，详细探讨了RankBoost算法，并提供了Bing搜索的相关数据集供读者实践使用。
排序模型（Learning to Rank）
pljnb的博客
04-21 1526
排序模型旨在解决。核心挑战：根据上下文特征，将最相关/最有价值的内容排列在更靠前的位置。
Learning to Rank入门小结 + 漫谈
weixin_34399060的博客
03-13 383
Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise ...
Learning to rank在淘宝的应用
豹先生
10-14 1549
2013-08-12 阿里技术嘉年华 作者：仁重 (一淘及搜索事业部-搜索技术-算法技术-主搜索与商城)      前言     排序中我们需要解决的是什么样的问题？怎么样把用户想要的，好的商品排到前面；怎样调节不同卖家的流量；给质量好，但价格不便宜的商品更多的流量，来引导市场更加规范。需要解决的问题很复杂，但是排序结果好坏难以评判。     对于搜索结果好不好
盲图像质量评价
10-17
盲图像质量评价matlab代码，可以直接运行。
Learning to Rank
s1162276945的博客
04-25 219
单文档方法（Pointwise），文档对方法（Pairwise），文档列表方法（Listwise）。 References 1 2 3
Learning to Rank简介
weixin_30336061的博客
04-08 271
Learning to Rank是采用机器学习算法，通过训练模型来解决排序问题，在Information Retrieval，Natural Language Processing，Data Mining等领域有着很多应用。 1. 排序问题 如图 Fig.1 所示，在信息检索中，给定一个query，搜索引擎会召回一系列相关的Documents（通过term匹配，keyword匹配，或者s...
Learning to Rank for Information Retrieval pdf
12-09
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...
精选资源
人工智能-项目实践-数据预处理-利用lightgbm做(learning to rank)排序学习，包括数据处理、模型训练、模型
03-02
利用lightgbm做learning to rank 排序，主要包括： 数据预处理 模型训练 模型决策可视化 预测 ndcg评估 特征重要度 SHAP特征贡献度解释 样本的叶结点输出 (要求安装lightgbm、graphviz、shap等)
Learning To Rank
11-06
机器学习中的排序学习（Learning To Rank）是一门专门研究如何通过机器学习方法构造出用于排序对象的模型或函数的技术。这种技术在众多应用场景中都有重要作用，例如文档检索、协同过滤、专家发现、反垃圾网页、情感...
Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing
04-19
- **Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing**：该标题表明本书主要关注学习排序（Learning to Rank）技术在信息检索（Information Retrieval, IR）和自然语言处理（Natural ...
机器学习在淘宝的应用实例
06-21
机器学习在淘宝的应用实例
图像质量评价（Image Quality Assessment，IQA）概述
02-28
目 录 第一章 引言 1 1.1 图像质量评价的定义 1 1.2 研究对象 1 1.3 方法分类 2 1.4 研究意义 3 第二章 历史发展和研究现状 4 2.1 基于手工特征提取的图像质量评价 4 2.1.1 基于可视误差的“自底向上”模型 4 2.1.1.1 Daly模型 4 2.1.1.2 Watson’s DCT模型 5 2.1.1.3 存在的问题 5 2.1.2 基于HVS的“自顶向下”模型 5 2.1.2.1 结构相似性方法 6 2.1.2.2 信息论方法 8 2.1.2.3 存在的问题 9 2.2 基于深度学习的图像质量评价 10 2.2.1 CNN模型 10 2.2.2 多任务CNN模型 12 2.2.3 研究重点 15 第三章 图像质量评价数据集和性能指标 16 3.1 图像质量评价数据集简介 16 3.2 图像质量评价模型性能指标 17 第四章 总结与展望 19 4.1 归纳总结 19 4.2 未来展望 19 参考文献 21 第一章 引言 随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。 图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（Image Quality Assessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的
Learning to rank 小结
www122930的博客
06-07 627
1.现有排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题，有大量的成熟的方法，主要可以分为以下两类：相关度排序模型和重要性排序模型。1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model)  相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序。常用的模型包括：布尔模型(Boolean Model)，向量空间模型(Vector Space Model)，隐语义分析(...
论文笔记（4）：基于learning to rank的盲图像质量评价 dipIQ
张文龙的博客
12-03 2399
dipIQ: Blind Image Quality Assessment by Learning-to-Rank Discriminable Image Pairs Part 1 Introduction Definition： 盲图像质量评价（Blind Image Quality Assessment）也叫做无参考图像质量评价（NR-IQA）的目的是对于给定的一幅图像，不使用Groun...
刘铁岩
banyi4389的博客
03-27 315
在研究院工作快5年了，没想到电子工程出身的我会和SIGIR注1，这一信息检索领域的顶级会议，结下如此的不解之缘。 从2004年到2008年，自己在信息检索这个方向上走过的道路，也是自己在微软亚洲研究院不断成长的过程：从熟悉信息检索这个领域，量身定做地投出第一篇SIGIR论文，到提高研究能力和写作技巧，到确定自己的主攻方向，到为引领一个研究学派而努力。 期间的收获和感悟颇多，写下来愿与...
Blind image quality assessment via learnable attention-based pooling
NODIECANFLY
03-28 888
J. Gu, G. Meng, S. Xiang, C. Pan, “Blind Image Quality Assessment via Learnable Attention-based Pooling,” Pattern Recognition, 2019. Abstract 许多基于卷积神经网络（CNN）的用于无参考图像质量评估（BIQA）的最新算法共享共同的两阶段结构，即局部质量评价，随...
近期deep learning做图像质量评价（image quality assessment）的论文2
热门推荐
yjbkaoyan的博客
11-16 1万+
1、On the use of deep learning forblind IQA (DeepBIQ) 2017-8-19 核心思想：features+ SVM （实验在LIVEwild database 失真的数据库） 1.1 features是从预训练好的CNN中提取的，文中包括ImageNet-CNN，Places-CNN,ImageNet+Places-CNN。        在提
Learning To Rank详解
最新发布
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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