Learning to Rank

[[Point Wise]]

• 全局相关性

• 没有对先后顺序的优劣做惩罚

• 将 Ranking 算法转化成回归、分类或序列回归

[[Pair Wise]] 二分类

• 多个 pair 排序问题，比较不同文章的先后顺序

• 目标

  • 减少误分类 doc pair 的比例

• 问题

  • 考虑出现的相对位置，但是没有考虑文档在搜索列表中的位置。

    • 排在搜索结果前面的文章更为重要，如果排在靠前的文章出现判断错误，代价明显高于排在后面的文档

  • 不同查询相关文档数量差异大

• 方法

  • RankNet

  • [[GBRank]]

    • $L\left(f ; x_{u}, x_{v}, y_{u, v}\right)=\frac{1}{2}\left(\max \left{0, y_{u, v}\left(f\left(x_{v}\right)-f\left(x_{u}\right)\right)\right}\right)^{2}$

      • 关注逆序部分

      • 逆序 loss 为正，正序 loss 为零

[[List Wise]]

• 考虑整体序列，针对 Ranking 评价指标进行优化

• 方法

  • AdaRank

  • SoftRank

  • [[LambdaMART]]

  • LambdaRank

    • 蓝色表示相关文档，右侧的图片中，虽然指标下降，但是从直觉上来说并不好。

指标

• MAP(Mean Average Precision)

  • $$A P=\frac{\sum_{j=1}^{n_{i}} P(j) \cdot y_{i, j}}{\sum_{j=1}^{n_{i}} y_{i, j}}$$

  • $$P(j)=\frac{\sum_{k: \pi_{i}(k)} \leqslant y_{i, k}}{\pi_{i}(j)}$$

  • $$MAP=\frac{\sum_{q=1}^{Q} \operatorname{AveP}(q)}{Q}$$

    • 所有 query 的 ap 值取平均

  • 例子

    • 假设query_1有4个相关的document，分别被模型排在1，2，5，7位，那么query_1的AP就是(1/1+2/2+3/5+4/7) / 4；

query_2有5个相关的document，分别被模型排在2，3，6，29，58位那么query_2的MAP就是(1/2+2/3+3/6+4/29+5/58) / 5，但通常情况下，我们的  不会取到58，只会关注排名靠前的document，因此排在29与58的document可以视为没有被模型检索出来，假设取m  ，则query_2的AP是(1/2+2/3+0+0+3/6+0+0)/5。

  + 对以上两个query取平均即可得出MAP。

• [[NDCG]]

Ref

• Learning to Rank for Information Retrieval

• FM模型在LTR类问题中的应用 [[杨镒铭]]

  • $$L=-\log \left(\tilde{y}{i j}\right)=\log \left(1+\exp \left(-\left(\tilde{y}\left(x{i}\right)-\tilde{y}\left(x_{j}\right)\right)\right)\right.$$