打算把这段时间看的Learning to rank的资料结合自己的理解逐步记录下来.
几种IR的度量方式:
MAP:(Mean Average Precision)
NDCG: MAP NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)
Learning to rank的主要流程:
主要有3类LTR:
PointWise
- input:单个文档
- output:这个文档的打分
PairWise
- input:一对文档
- output:这对文档的相对顺序
ListWise
- input:一堆文档
- output:这堆文档的打分
后面会对这三类LTR分别展开说
参考资料:
- Learning to rank for information retrieval, T Y Liu
- http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain