模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (3): 235-241    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201703005
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基于似然损失函数的组样本排序学习方法*
林原1,徐博2,孙晓玲1,林鸿飞2,许侃2
1.大连理工大学 人文与社会科学学部 大连 116024
2.大连理工大学 计算机科学与技术学院 大连 116024
Group Sample Learning to Rank Approach Based on Likelihood Loss Function
LIN Yuan1, XU Bo2, SUN Xiaoling1, LIN Hongfei2, XU Kan2
1.Faculty of Humanities and Social Sciences, Dalian University of Technology, Dalian 116024
2.School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024

全文: PDF (661 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 组样本用于模型训练,为排序学习方法的构造提供一种新的思路.文中改进已有的组样本排序学习方法,构造组样本损失函数,用于排序学习模型的训练.基于似然损失函数,采用样本偏序权重损失函数和最优初始序列选择方法,构造基于神经网络的组排序学习方法,实验证明文中方法能够有效提高排序准确率.
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作者相关文章
林原
徐博
孙晓玲
林鸿飞
许侃
关键词 组样本 信息检索 排序学习    
Abstract:Group sample used for training the ranking model provides a new idea to construct learning to rank methods. In this paper, the new loss function is constructed for group samples to train the learning to rank model. The preference-weighted loss function and the initial ranking list optimization are employed to construct a new group learning to rank method based on neural network. Experimental results show that the proposed approach is effective in improving ranking performance.
Key wordsGroup Sample    Information Retrieval    Learning to Rank   
收稿日期: 2016-11-10     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61602078,61572102,61402075,61277370)、中国博士后科学基金项目(No.2016T90224,2015M581337)、中央高校基本科研业务费专项资金(No.DUT15RW401)资助
作者简介: 林 原,男,1983年生,博士,讲师,主要研究方向为信息检索、排序学习、机器学习.E-mail:zhlin@dlut.edu.cn.
徐 博,男,1988年生,博士研究生,主要研究方向为排序学习.E-mail:xubo2011@mail.dlut.edu.cn.
孙晓玲,女,1985年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘.E-mail:xlsun@dlut.edu.cn.
林鸿飞(通讯作者),男,1962年生,博士,教授,主要研究方向为搜索引擎、文本挖掘、自然语言理解.E-mail:hflin@dlut.edu.cn.
许 侃,男,1981年生,博士研究生,工程师,主要研究方向为信息检索.E-mail:xukan@dlut.edu.cn.
引用本文:   
林原,徐博,孙晓玲,林鸿飞,许侃. 基于似然损失函数的组样本排序学习方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(3): 235-241. LIN Yuan, XU Bo, SUN Xiaoling, LIN Hongfei, XU Kan. Group Sample Learning to Rank Approach Based on Likelihood Loss Function. , 2017, 30(3): 235-241.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201703005      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2017/V30/I3/235
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