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基于非凸上界的ranking模型构造算法
1
作者
程凡
王煦法
李龙澍
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期57-63,共7页
现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一...
现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数;针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解;最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定.
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关键词
ranking算法
非
凸
上界
NDCG
凹-凸过程
割平面算法
多类支持向量机
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职称材料
一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
被引量：
1
2
作者
程凡
李龙澍
+1 位作者
仲红
刘政怡
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期739-744,共6页
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以...
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。
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关键词
Ranking算法
潜变量
结构化SVM
NDCG
凹-凸过程
近似Bundle法
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职称材料
题名
基于非凸上界的ranking模型构造算法
1
作者
程凡
王煦法
李龙澍
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期57-63,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60875027)
安徽省自然科学基金资助项目(090412054
+5 种基金
1104060M141
1208085QF120)
安徽省科技攻关计划重大科技专项项目(08010201002)
安徽省高校优秀青年人才资助项目(2012SQRL016)
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室开放基金资助项目
安徽大学青年科学基金资助项目(KJQN1119)
文摘
现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数;针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解;最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定.
关键词
ranking算法
非
凸
上界
NDCG
凹-凸过程
割平面算法
多类支持向量机
Keywords
ranking algorithm
non
-
convex upper bound
normalized discounted cumulative gain
concave
-
convex procedure
cutting plane algorithm
multi
-
class support vector machine
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
被引量：
1
2
作者
程凡
李龙澍
仲红
刘政怡
机构
安徽大学计算机科学与技术学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期739-744,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61003131)
安徽省自然科学基金项目(11040606M141)
+2 种基金
安徽省自然科学基金青年基金(11040606Q07)
安徽省科技攻关计划重大科技专项(08010201002)
安徽大学"211工程"资助项目
文摘
现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用"凹-凸过程"进行逼近,然后用"近似Bundle法"展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。
关键词
Ranking算法
潜变量
结构化SVM
NDCG
凹-凸过程
近似Bundle法
Keywords
ranking algorithm
latent variables
structural support vector machine
NDCG
concaveconvex procedure proximal bundle method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非凸上界的ranking模型构造算法
程凡
王煦法
李龙澍
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于潜变量的Ranking模型构造算法
程凡
李龙澍
仲红
刘政怡
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
下载PDF
职称材料
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