原創：機器學習排序深入解讀
上一篇文章主要介紹了查詢與文檔內容相似性的打分以及基於概率模型的BM25模型和如何修改lucene的排序源代碼。這篇文章將重點講述機器學習排序，其中的重頭戲是關於ListNet算法的英文原版學術論文的解讀以及RankLib源碼包的學習。 機器學習排序 ...
原文：機器學習之排序學習
Learn to Rank 排序學習主要用於搜索引擎，推薦系統等領域。 對於傳統的排序算法，一般只能根據少量特征，然后通過人為設定的規則，來進行文檔的全量排序。 然而對於排序涉及大量的特征，而且這些特征難以人為的編輯規則來進行文檔和文檔之間的比較，這就出現了排序學習。 排序學習通過以特征和文檔為輸入，通過機器學習或者神經網絡的方法，最終輸出對於某個查詢，每個文檔的相關度分數，進而實現可以進行對文檔 ...
2020-12-25 16:14 0 351 推薦指數：
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