Learning to Rank: pointwise 、 pairwise 、 listwise

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热心网友时间：2024-10-23 04:45

LTR（Learning to rank）作为监督学习的排序方法，已被广泛应用在推荐和搜索领域。传统的排序方法通常基于构建相关度函数，按照相关度进行排序。然而，影响相关度的因素繁多，如tf，idf等，传统方法难以融合多种因素，导致调参困难且易过拟合。LTR方法通过机器学习手段，轻松整合多种特征，并具备深厚的理论基础，有效解决稀疏和过拟合等问题。

LTR框架主要包括学习过程和预测过程。在学习过程中，首先选择LTR方法，然后定义损失函数，优化目标是为了最小化损失函数。预测阶段，将样本输入学习得到的排序模型，得到候选文档的得分，依据得分进行排序，即可得到最终结果。

LTR主要分为三种方法：单文档方法（Pointwise）、文档对方法（Pairwise）和文档列表方法（Listwise）。

单文档方法（Pointwise）将排序问题转化为二分类问题，通过训练得到的模型预测每个候选文档是否为正确答案。预测阶段，选取得分最高的文档作为结果。Pointwise方法的优点在于可以轻松整合多种特征，但存在不足，如对排序结果的追求并未要求精确打分，忽视了样本间的内部依赖性和输入空间内样本的IID假设，可能导致过拟合。

文档对方法（Pairwise）通过比较正确答案与候选答案的得分，使正确答案得分明显高于错误答案。训练阶段，学习模型预测哪个答案更优。在预测时，得分最高的答案被视为正确答案。Pairwise方法在噪声标注敏感性、未考虑得分位置信息和内部依赖性方面存在缺陷。

文档列表方法（Listwise）专注于文档排序结果的优化，直接针对文档列表进行训练和预测。它通过计算归一化的得分向量，最小化KL散度来训练模型。Listwise方法通常具有更好的效果，但也存在挑战，如训练数据获取和特征工程。

在LTR方法中，获取训练数据是关键步骤，人工标注在数据量大时可能不现实。有效的方法包括使用机器学习生成数据、利用现有系统反馈、众包等。特征工程对于提高模型性能至关重要，应包括文本表示、用户行为、上下文信息等。

LTR方法在推荐系统和搜索引擎等领域展现出强大能力，其关键在于能够有效地整合多种特征，学习用户偏好，实现高效、精准的排序。