LTR中RankSVM算法的基本思路是啥
【LTR中RankSVM算法的基本思路是啥】 Learning to Rank的思想是用机器学习模型解决排序问题。RankSVM是其中Pairwise的方法。
Pairwise方法的直观理解是，对于查询q, 若文档d1比d2更相关（d1\u0026gt;d2）, x1、x2分别是d1、d2的特征，取(x1, x2)为正样本，(x2, x1)为负样本，训练一个二分类器对样本进行分类，就能将排序转化为一个分类问题，从而用机器学习的方法进行排序。RankSVM就是以支持向量机（SVM）为分类模型的Pairwise方法。
那么问题来了，怎么标注文档d1比d2更相关呢？答案是利用点击（Clickthrough）数据。假设查询“support vector machine”，得到如下查询结果，用户最终点击了文档1、3、7。因为用户倾向于点击排在前面的文档，所以若用户点击了文档3而没有点击文档2，且文档2排在文档3前面，就可以认为文档3比文档2更相关。从这个case可以得到3\u0026gt;2, 7\u0026gt;2, 7\u0026gt;4, 7\u0026gt;5, 7\u0026gt;6。
■网友
将排序问题转化为分类问题，两个文档之间的先后顺序由他们的特征之差决定，两种减法，得到一正一负样本，然后得到超平面，最后用于每个query得到score，然后rank
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