【機器學習】Ranking SVM原理
假定有x1,x2,x3三個點,查詢q,對應的查詢排序結果為x1,x2,x3。那麼可獲得新的點,即x1-x2,x1-x3, x2-x3, x2-x1,x3-x1,x3-x2,它們的標籤分別為1,1,1,-1,-1,-1。
有了資料點,以及標籤,就領用傳統的SVM,訓練出超平面。
在測試的時候,我們就把一個query的所有結果先構建所有可能的pair,然後輸入到學習到的模型中,得到每個pair的相對順序。根據推算就可以得到所有搜尋結果的排序了。
缺點
1. 沒考慮查詢與文件的關係
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