【学习排序】 Learning to Rank 中Listwise关于ListNet算法讲解及实现

最新推荐文章于 2024-11-25 00:29:56 发布

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文章标签： java 大数据人工智能

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/26123

本文主要介绍了基于列的学习排序Listwise方法，重点讲解了ListNet算法，并提供了Java实现。ListNet利用Luce模型处理排序问题，通过优化信息检索评价方法和定义损失函数。文章还提到了RankLib和ListNet的开源实现以及性能评估。

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前一篇文章"Learning to Rank中Pointwise关于PRank算法源码实现"讲述了基于点的学习排序PRank算法的实现.该篇文章主要讲述Listwise Approach和基于神经网络的ListNet算法及Java实现.包括：
1.基于列的学习排序(Listwise)介绍
2.ListNet算法介绍
3.ListNet算法Java实现
LTR中单文档方法是将训练集里每一个文档当做一个训练实例,文档对方法是将同一个查询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例,文档列方法是将一个查询里的所有搜索结果列表作为一个训练实例.

一. 基于列的学习排序(Listwise)介绍

Listwise方法将一个查询对应的所有搜索结果评分作为一个实例,训练得到一个最优的评分函数.在给出如下数据集中：(数据集介绍详见上一篇文章)

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0 qid:10 1:0.000000 2:0.000000 3:0.000000 ... 45:0.000000 46:0.000000 #docid =

1 qid:10 1:0.031310 2:0.666667 3:0.500000 ... 45:0.448276 46:0.000000 #docid =

1 qid:10 1:0.078682 2:0.166667 3:0.500000 ... 45:1.000000 46:0.000000 #docid =

0 qid:50 1:0.044248 2:0.400000 3:0.333333 ... 45:0.622951 46:0.000000 #docid =

2 qid:50 1:0.764381 2:0.200000 3:0.000000 ... 45:0.252874 46:0.000000 #docid =

1 qid:50 1:0.693584 2:0.000000 3:0.000000 ... 45:0.275862 46:0.000000 #docid =

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基于列的学习排序(Listwise Approach)是将qid=10对应的所有查询文档作为一个实例进行训练,即一个查询及其对应的所有搜索结果评分作为一个实例进行训练;训练得到一个最后评分函数F后,test测试集中一个新的查询,函数F对每一个文档进行打分,之后按照得分顺序由高到低排序即是对应搜索的结果.
下面介绍一种基于搜索结果排序组合的概率分布情况来训练.如下图：
参考《这就是搜索引擎：核心技术详解 by:张俊林》第5章

用户输入查询Q1,假设返回的搜索结果集合里包含A、B和C三个文档,搜索引擎要对搜索结果排序,而3个文档顺序共有6种排列组合方式:ABC、ACB、BAC、BCA、CAB和CBA,每种排列组合都是一种可能的搜索结果排序方法.
我们可以把函数g设想成最优评分函数(人工打分),对查询Q1来说：文档A得6分,文档B得4分,文档C得3分;我们的任务是找到一个函数,使得其对Q1的搜索结果打分顺序尽可能的接近标准函数g.其中函数f和h就是实际的评分函数,通过比较两个概率之间的KL距离,发现f比h更接近假想的最优函数g.故选择函数f为搜索的评分函数.
Listwise主要的算法包括：AdaRank、SVM-MAP、ListNet、LambdaMART等.

二. ListNet算法介绍

Pointwise学习排序是将训练集中的每个文档看作一个样本获取Rank函数,主要解决办法是把分类问题转换为单个文档的分类和回归问题,如PRank.
Pairwise学习排序(下篇介绍)是将同一个查询中不同的相关标注的两个文档看作一个样本,主要解决思想是把Rank问题转换为二值分类问题,如RankNet.
Listwise学习排序是将整个文档序列看作一个样本,主要是通过直接优化信息检索的评价方法和定义损失函数两种方法实现.ListNet算法将Luce模型引入到了排序学习方法中来表示文档序列,同时大多数基于神经网络的排序学习算法都是基于Luce模型(