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一种新型直接优化NDCG的排序模型构造算法 被引量：1
1
作者 程凡 王煦法 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期65-72,共8页
针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习,其得到的模型均不够精确,提出一种新的排序算法.算法以多类SVM为框架,在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数.考虑到该函数的非光滑性,提出使用割平面算法进行求解,同时... 针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习,其得到的模型均不够精确,提出一种新的排序算法.算法以多类SVM为框架,在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数.考虑到该函数的非光滑性,提出使用割平面算法进行求解,同时注意到已有割平面算法可能存在的"主问题"非单调递减,会降低算法的收敛速度,进而设计了一种高效的线性搜索算法对割平面的选择进行改进,确保了"主问题"的单调递减.基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 排序算法 ndcg 改进的割平面算法 线性搜索算法 多类SVM
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随机森林算法下列表级排序学习推荐系统设计
2
作者 朱丽丽 《淮阴工学院学报》 CAS 2023年第5期62-68,共7页
为满足用户在信息过载情况下的隐式查询需求,设计随机森林算法下列表级排序学习推荐系统。用户登录系统后在用户层各界面操作产生操作信息,通过控制层将用户操作信息传输至处理层;由处理层数据采集模块采集用户感兴趣信息及数据,并将数... 为满足用户在信息过载情况下的隐式查询需求,设计随机森林算法下列表级排序学习推荐系统。用户登录系统后在用户层各界面操作产生操作信息,通过控制层将用户操作信息传输至处理层;由处理层数据采集模块采集用户感兴趣信息及数据,并将数据统一储存至数据层人机交互信息数据库中,处理层信息推荐模块依据数据层中人机交互信息数据,采用排序学习算法构建列表级排序学习推荐列表,利用随机森林算法作为构建推荐列表的学习方法,选取输出类别最多的决策树作为系统推荐结果;控制层将推荐信息传输至用户层推荐界面完成推荐系统对用户的专属信息推荐。系统测试结果表明,该系统可实现用户偏好内容推荐,推荐准确率为0.9以上,系统整体性能较好。 展开更多
关键词 随机森林算法 列表级 排序学习 推荐系统设计 ndcg指标 决策树
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一种基于潜变量的Ranking模型构造算法 被引量：1
3
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。 展开更多
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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基于pairwise的改进ranking算法 被引量：1
4
作者 程凡 仲红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1740-1743,共4页
传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难... 传统基于pairwise的ranking算法,学习后得到的模型在用NDCG这样的ranking标准评价时效果并不好,对此提出了一种新型ranking算法。该算法也是使用样本对作为训练数据,但定义了一个面向NDCG评估标准的目标函数。针对此目标函数非平滑、难以直接优化的特点,提出使用割平面算法进行学习,不仅解决了上述问题,而且使算法迭代的次数不再依赖于训练样本对数。最后基于基准数据集的实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 ranking算法 pairwise方法 支持向量机 ndcg 割平面算法
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基于非凸上界的ranking模型构造算法
5
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. 展开更多
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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基于发现系统的相关性排序算法性能评价模型研究
6
作者 刘艳民 魏清华 《甘肃科技》 2015年第12期51-53,59,共4页
发现系统以类似Google的单一检索框为用户提供一站式资源检索服务,检索结果的相关性排序对用户非常重要,是评估发现系统优劣的重要指标之一。对信息检索系统中的评价模型查准率(Precision)、召回率(Recall)、平均查准率(MAP)及平均倒数... 发现系统以类似Google的单一检索框为用户提供一站式资源检索服务,检索结果的相关性排序对用户非常重要,是评估发现系统优劣的重要指标之一。对信息检索系统中的评价模型查准率(Precision)、召回率(Recall)、平均查准率(MAP)及平均倒数排名(MRR)、NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)进行深入的分析和研究的基础上。运用该指标对发现系统Summon、Primo、EDS相关性排序算法性能进行评估,以帮助图书馆选择合适的发现系统。 展开更多
关键词 发现系统 MAP MRR ndcg 评价模型 相关性排序
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查询分类在跨语言检索中的应用研究 被引量：2
7
作者 高影繁 王惠临 徐红姣 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第4期366-371,共6页
文章旨在探讨查询分类技术和跨语言检索技术的关系,前者的应用能否改善后者的系统性能是核心问题。首先提出一种基于查询分类的标准化折扣累积增量评价指标,通过对采用查询分类技术前后信息检索系统的标准化折扣累积增量评价指标的变化... 文章旨在探讨查询分类技术和跨语言检索技术的关系,前者的应用能否改善后者的系统性能是核心问题。首先提出一种基于查询分类的标准化折扣累积增量评价指标,通过对采用查询分类技术前后信息检索系统的标准化折扣累积增量评价指标的变化进行判断,来检验该评价指标的可用性和有效性。同时,查询分类可以作为降低跨语言检索系统查询翻译的歧义性的技术手段。对大规模查询集随机抽样的查询翻译实验结果表明,本文提出的基于查询分类的查询翻译消歧方法对大部分查询有效,在一些情况下甚至可以直接通过本方法完成查询翻译。结合其他方法进一步消除翻译的歧义性则是下一步的工作内容。 展开更多
关键词 标准化折扣累积增量 查询分类 查询翻译消歧算法
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基于排序学习的混合推荐算法
8
作者 谢彬 唐健常 唐新怀 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2015年第4期445-449,共5页
为了解决推荐系统如何适应不同的应用场景,以及推荐结果的排序问题,提出以Boosting合并算法为基础模型,以Lambda MART算法为主的更新算法,将排序学习技术运用于混合推荐。基于用户反馈信息的实时更新排序模型,通过学习不同场景中的不同... 为了解决推荐系统如何适应不同的应用场景,以及推荐结果的排序问题,提出以Boosting合并算法为基础模型,以Lambda MART算法为主的更新算法,将排序学习技术运用于混合推荐。基于用户反馈信息的实时更新排序模型,通过学习不同场景中的不同数据,使推荐系统能够适用于不同的应用场景。同时,基于排序评价指标NDCG对混合推荐模型进行了验证。 展开更多
关键词 排序学习 混合推荐 Boosting合并算法 LambdaMART算法
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APP信息传播溯源技术的应用与实验分析 被引量：1
9
作者 阎庚耀 《科学技术创新》 2022年第17期73-76,共4页
对新闻APP进行溯源分析,挖掘高影响力用户,一方面可以提高热门新闻的传播面和影响力,另一方面也有助于监管部门明确舆论监管的重点对象。在新媒体监管日益严格的背景下,开展新闻APP信息传播溯源技术研究具有重要的现实意义。本文首先从... 对新闻APP进行溯源分析,挖掘高影响力用户,一方面可以提高热门新闻的传播面和影响力,另一方面也有助于监管部门明确舆论监管的重点对象。在新媒体监管日益严格的背景下,开展新闻APP信息传播溯源技术研究具有重要的现实意义。本文首先从通信流量捕获、数据采集分析、用户影响力计算等方面,介绍了新闻APP溯源分析系统的结构组成和基本功能,随后设计了数据采集实验和用户影响力评估实验。实验结果表明,本文所选3款主流新闻APP的数据爬全率均达到了90%以上,爬全率较为理想。基于NAUR算法的用户影响力排名质量要高于传统的PageRank等算法,在信息传播溯源方面表现更加优异。 展开更多
关键词 新闻APP 信息传播溯源技术 用户影响力 ndcg指标
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NSTL文献检索系统中相关文献推荐功能的设计及实现 被引量：8
10
作者 张志平 李琳娜 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2010年第7期110-113,共4页
针对国家科技图书文献中心文献检索系统,提出关于二次文献的文献相似度计算方法,设计并实现实时相关文献推荐子系统。最后,从理论上提出对推荐结果进行定量评价的指标,并进行效果评测,验证所设计的相关文献推荐子系统能进一步提高NSTL... 针对国家科技图书文献中心文献检索系统,提出关于二次文献的文献相似度计算方法,设计并实现实时相关文献推荐子系统。最后,从理论上提出对推荐结果进行定量评价的指标,并进行效果评测,验证所设计的相关文献推荐子系统能进一步提高NSTL文献检索系统的服务质量。 展开更多
关键词 数字图书馆 相关文献 向量空间模型 ndcg
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