机器学习排序方法

一、单文档方法(Pointwise)

处理对象是单一文档,将文档转换为特征向量后,将排序问题转化为机器学习中常规的分类或回归问题。CTR方法是单文档方法的典型应用,相对比较成熟,广泛应用于广告、搜索、推荐中。y=f(x),其中y属于[0,1],y的值越大表示用户点击率越高。

样本之间互不影响

二、文档对方法(Pairwise)

相比于单文档方法,文档对方法将重点转向文档顺序关系,是目前相对比较流行的方法。其输入是文档对,输出是局部的优先顺序,主要是将排序问题转化为二分类问题。对于同一query的相关文档集中,任何两个不同标记的文档都可以组成一个训练实例(di,dj),如果di>dj,则赋值为1,视为正例;反之赋值为-1(或者0),视为负例,这样就得到二分类模型所需的训练样本。预测时可以得到所有文档的偏序关系,从而实现排序。

文档之间先后循序相互影响。

三、文档列表方法(Listwise)

把每个查询对应的所有搜索结果列表作为一个训练样例。根据训练样例训练得到的最优评分函数F,评分函数F对每个文档打分,然后根据得分由高到低排序,得到最终的排序结果。

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