rank,learning to rank 方面的paper

本文提供了学习排序算法的相关资源,包括教程、源代码、评价指标及搜索引擎优化要素等,并提及了使用支持向量机优化平均准确率的方法。

去年做的一个简单的survey的参考文献:
[1] Tie-Yan Liu et al.Tie-Yan Liu Learning to Rank for Information Retrieval
WWW2009 tutorial
[2] http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/
[3] T. Joachims, Optimizing Search Engines Using Clickthrough Data,
Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
(KDD), ACM, 2002
[4] http://www.cs.cornell.edu/People/tj/svm_light/svm_rank.html ranksvm源代

[5] Y. Yue, T. Finley, F. Radlinski, and T. Joachims. A Support Vector
Method for Optimizing Average Precision, In Proceedings of SIGIR, 2007
[6] http://projects.yisongyue.com/svmmap/  svm-map源代码
[7] http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain NDCG定义
[8] http://www.vaughns-1-pagers.com/internet/google-ranking-factors.htm
google seo,里面有google可能用到的features
[9] http://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval#Precision MAP的定义
               [10] http://learningtorankchallenge.yahoo.com/datasets.php
yahoo!Learning to Rank比赛数据

最近看到的一篇论文Ranking Specialization for Web Search:
A Divide-and-Conquer Approach by Using Topical
RankSVM

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