Learning to Rank之RankNet算法簡介
排序一直是信息檢索的核心問題之一, Learning to Rank(簡稱LTR)用機器學習的思想來解決排序問題(關於Learning to Rank的簡介請見我的博文Learning to Rank簡介)。LTR有三種主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise. ...
原文：[Machine Learning] Learning to rank算法簡介
聲明：以下內容根據潘的博客和crackcell s dustbin進行整理，尊重原著，向兩位作者致謝 現有的排序模型 排序 Ranking 一直是信息檢索的核心研究問題，有大量的成熟的方法，主要可以分為以下兩類：相關度排序模型和重要性排序模型。 . 相關度排序模型 Relevance Ranking Model 相關度排序模型根據查詢和文檔之間的相似度來對文檔進行排序。常用的模型包括：布爾模型 ...
2015-06-04 19:54 0 5156 推薦指數：
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