learning to rank學習筆記
learning to rank是這幾年火起來的一個學科，可以應用於檢索、推薦等排序場景中。我們的業務場景大都和排序相關，那麼掌握住learning to rank就又多了一條解決業務問題的方法。
常見的排序演算法：
1.文字相關性計算方法：BM25，TF_IDF，word2vec等。
2.影象相似度計算方法：平均雜湊（aHash），感知雜湊（pHash），差異值雜湊。
3.圖文相關性使用gru和cnn分別抽取特徵計算相關性。
排序問題在某種程度上可以認為是打分問題，打分越高越排在前面
調研了一下，現在Ranklib庫是市面上最好的庫，實現了幾種演算法，相關的資料可以看下面的連結：
https://download.csdn.net/download/love_data_scientist/10694090
比較好的資料列舉如下：
ranknet的優質部落格:https://blog.csdn.net/qq_15111861/article/details/81149134
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