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最新推荐文章于 2025-09-10 22:07:12 发布

weixin_30882895

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/hugh2006/p/4950225.html

本文深入探讨了RankNet排序算法的基本原理与实现思路，通过对比不同的排序方法，详细阐述了RankNet如何应用于机器学习场景中解决排序问题。

学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet

再理解RankNet算法

徐博 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview

RankNet学习思路

机器学习---RankNet.md

转载于:https://www.cnblogs.com/hugh2006/p/4950225.html

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排序学习(learning to rank)中的ranknet pytorch简单实现

qq_20182781的博客

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而LambdaMart的核心则是利用了GBDT，即MART，这里每棵树拟合的不是残差(平方损失的梯度是残差，其它损失叫负梯度)，而是Lambda这个值，这个值代表这篇文档在下次迭代时的方向和强度，lambdamart不需要显式定义损失函数，更加不需要对损失函数求导（因为ndcg非连续），lambda充当了拟合目标，在实际计算时，会为每个文档计算一个lambda值。-1：Uj比Ui更相关；解释：对于任一个doc对(Ui，Uj)，模型输出的得分为si和sj，那么根据模型预测Ui比Uj与query更相关的概率。

ranknet-tensorflow2.0:TensorFlow 2.0中RankNet到LambdaRank的实现

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TensorFlow2.0中Ranknet到LambdaRank的实现 **此存储库在Tensorflow 2.0中具有从RankNet到LambdaRank的实现，** 要求 tqdm == 4.32.1 numpy == 1.16.4 点击== 7.0 tensorflow_gpu == 2.1.0 设置 $ git clone ...

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为了训练 RankNet 模型，需要使用一对比较的损失函数，如交叉熵损失函数或均方差损失函数，来衡量模型的预测与实际排序之间的差距，并通过反向传播算法来更新模型的权重。在 RankNet 中，训练数据由一组相关的对象对（例如，搜索结果中的网页对）组成，每个对象对都有一个目标排序（例如，哪个网页更相关）。模型的目标是根据输入的对象对，输出一个排序概率，即模型估计一个对象在排序中出现在另一个对象之前的概率。RankNet使用一对比较的方式进行训练，将输入的样本对进行比较，并根据比较结果来调整模型的权重。

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1 背景随着移动互联网的崛起，越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃、喝、玩、乐、衣、食、住、行等各个方面的需求。打开手机，点开手淘、美团等APP，商品玲玲满目，而让用户将所有商品一页页看完已经不现实，通常情况下用户也就查看前几页，如果找不到满意的商品则退出，从而造成流单。因此如何对商品进行排序使得用户能尽快完成购买流程已经成为这些平台的重要攻克方向。图1 手机淘宝、美团等ap...

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0.pair-wise rank简介 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;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...

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