学习排序算法简单

学习排序算法简单

学习排序（Learning to Rank, LTR）是一类基于机器学习方法的排序算法。

传统经典的模型，比如基于TFIDF特征的VSM模型。非常难融入多种特征。也就是除了TFIDF特征之外。就无法融入其它种类的特征了。

而机器学习的方法非常easy融合多种特征，并且有成熟深厚的理论基础，參数也是通过迭代计算出来的。有一套成熟理论来解决稀疏、过拟合等问题。

LTR方法大致能够分成三类：

1） Pointwise 单文档方法

2） Pairwise 文档对方法

3） Listwise 文档列表方法

LTR算法在实际中应用非常多，比方你在搜索引擎中输入一个query，得到了一系列的搜索结果，那么怎样依据你的query，对这些结果进行排序呢？由于我们须要把与query最相关的result排在最前面吧~机器翻译的时候也会有个翻译结果排序的过程。所以说，LTR算法还是非常实用滴~
以下的博客中，我们会详细介绍上面的每一类算法~

http://blog.csdn.net/nanjunxiao/article/details/8976195