【摘 要】
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排序学习(learning to rank)是一种机器学习与信息检索的交叉学科,可以从大量的包含标记的训练集中自动学习排序模型.特征选取对于排序模型的预测结果有很大的影响,而排序学习
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学电子科学与工程学院
【基金项目】
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国家“863”高技术发展计划项目(2006AA01Z201)
论文部分内容阅读
排序学习(learning to rank)是一种机器学习与信息检索的交叉学科,可以从大量的包含标记的训练集中自动学习排序模型.特征选取对于排序模型的预测结果有很大的影响,而排序学习对其特征领域的研究却很少.针对这一问题,提出一种特征处理方法:利用基于主成分分析(PCA)的特征重组方法扩展数据集,然后在扩展后的数据集上进行排序算法隐含的特征选择.在LETOR4.0数据集(MQ2007,MQ2008)上基于排序评测函数对ListNet排序算法进行验证.通过对比特征处理前后的排序性能差异,以及添加新特征的个数
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