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我一直在阅读有关成对排名的论文，这是我没有得到的：

逐点排序和成对排序之间的训练/测试数据有什么区别？这是我一直在阅读的论文： http ://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/joachims_02c.pdf

在那里，它说成对排名中的数据点是两个链接之间的不等式：

[行] .=。[两个链路之间的不等式，即目标] qid:[qid] [[链路 1 和 2 的特征]:[1 和 2 的值]] # [信息]

然而， RankLib确实支持 RankNet 和 RankBoost 等成对排名器，但它使用的数据点格式是逐点的

[行] .=。[绝对排名，也就是目标] qid:[qid] [feature1]:[value1] [feature2]:[value2] ... # [info]

有什么我想念的吗？

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逐点排序类似于回归。每个点都有一个相关的排名分数，您想要预测该排名分数。因此，给定查询，您的标记数据集将具有特征向量和相关的排名分数

即：{d1, r1} {d2, r2} {d3, r3} {d4, r4}

其中 r1 > r2 > r3 > r4

成对排序类似于分类。每个数据点都与另一个数据点相关联，目标是学习一个分类器，该分类器将预测两者中的哪一个与给定查询“更”相关。

即：{d1 > d2} {d2 > d3} {d3 > d4}

于 2013-07-02T04:05:54.800 回答