1. 前言 我们知道排序在非常多应用场景中属于一个非常核心的模块。最直接的应用就是搜索引擎。当用户提交一个query。搜索引擎会召回非常多文档，然后依据文档与query以及用户的相关程度对文档进行排序，这些文档怎样排序直接决定了搜索引擎的用户体验。其它重要的应用场景还有在线广告、协同过滤、多媒体...
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2015-10-17 19:06:00
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之前的博客中简单介绍了Learning to Rank的基本原理，也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法：pointwise，pairwise，listwise。前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM，IR SVM，和GBRank。这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法：RankNet，LambdaRank，和LambdaMart。1.
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2019-08-18 18:14:00
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严格来说，这并不是一篇论文，只是一个，里面系统的介绍了三个比较著名的排序模型，链接 Rank[1]本篇博文将分析总结下这三个排序模型。其参考的代码RankNet、LambdaRank...
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2022-11-09 13:26:11
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pipeline在数据挖掘领域中，决策树是对数据进行建模的一种很有效的手段。当数据集被清洗好后，数据集就是样本的集合，每一个样本都是有一样多的
原创
2022-10-19 17:28:25
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Ranklib就是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现，本文基于RanklibV2.1介绍微软流行的LambdaMART模型的训练过程。分四个部分，这是第二章，介绍Regression Tree的训练过程。
上一节中介绍了 $ \lambda $ 的计算，lambdaMART就以计算的每个doc的 $\lambda$ 值作为label
一.论文《QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees》是为了解决LTR模型的预测问题，如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多，在对样本打分预测时会遍历每棵树，这样在线上使用时效率较慢，这篇文章主要就是利用了bit
