汇总:文档检索的ListWise推荐算法

　　汇总:文档检索的ListWise推荐算法

　　传统的文档检索建议由文档对使用，ListWise 将文件组排列到链表中。

　　假设有一个查询集合

　　文件列表

　　每个文档的评级列表

　　每个文本对的特征向量

　　排序功能

　　损失函数是最低学习目标：

　　

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　　学习的算法如下：

　　计算概率分布和损失函数 - >神经网络作为模型，梯度下降作为算法学习 - >进行预测。因为它们是用神经网络训练的，所以它们也可以称为ListNet算法。

　　我们介绍一个前一个概率：

　　对象的前一概率表示如果所有对象都得分，它将排名第一的概率。

　　对象 j 的前一概率

　　是给定 s 的排列概率。

　　如果在交叉熵中定义，则 ListWise 算法损失函数为

　　算法：

　　如果 m 是

　　

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　　训练的查询数和Nmax是与查询相关的文档的最大数量，ListNet算法的时间复杂度为O（m*Nmax）。

　　这是学术界对ListNet的一些表现的演示：

　　相关数据：

　　可以看出，ListNet算法基本可以保持不败，偶尔挂机。

　　引用：

　　曹哲、秦涛、刘铁燕、蔡明峰、李航. 《学习排名：

　　从成对方法到列表方法”。ICML，第129-136页。含碳，

　　2007年。

　　林布欧 《学习排名：从成对方法到列表方法》

　　Koala++ / Wei Qu，学习排名：从成对方法到列表方法

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