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1.
基于pairwise的改进ranking算法
程凡 仲红
计算机应用
2011, 31 (07):
1740-1743.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01740
传统基于pairwise的ranking算法，学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好，对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据，但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难以直接优化的特点，提出使用割平面算法进行学习，不仅解决了上述问题，而且使算法迭代的次数不再依赖于训练样本对数。最后基于基准数据集的实验证明了算法的有效性。
参考文献 |
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多维度评价
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