Learning to rank总结

Learning to rank,LTR是一种有监督的排序学习，广泛应用于搜索，推荐等领域。

排序学习是一个有监督的机器学习过程，对每一个给定的query－doc对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输出能够和实际的数据相似。

常用的排序学习分为三种类型：PointWise，PairWise和ListWise。

1 Pointwise

Pointwise 将问题转化为多分类或回归问题。

如果归结为多分类问题，对于某个 Query，对文档与此 Query 的相关程度打标签，标签分为有限的类别，这样就将问题转为多分类问题；

如果归结为回归问题，对于某个 Query，则对文档与此 Query 的相关程度计算相关度 Score，这样就将问题归结为回归问题。

应用 Pointwise 模型有 Subset Ranking、OC SVM、McRank、Prank 等。

Pointwise 算法实现简单，易于理解，但它只对给定 Query 单个文档的相关度进行建模，仅仅考虑了单个文档的绝对相关度，可以学习到很好的query全局性，但是没有考虑样本之间的偏序关系，如对于同一个Query的两个相关结果DocA和DocB，Pointwise模型只能判断出两者都与Query相关，无法区分DocA和DocB相关性程度。

在某一些场景下，排在最前面的几个文档对排序结果的影响非常重要，如搜索引擎的第一页的内容非常重要，而 Pointwise 没有考虑这方面的影响，不对排序的先后顺序优劣做惩罚。

2 Pairwise

Pairwise 考虑的是两个文档之间的相对相关度，比较不同文档的先后顺序。
Pairwise ，它将整个排序问题转为二元分类问题，即构建的是一个二分类器，对一个文档对 做二分类，一类是 Doc1 排序前于 Doc2，另一类则相反，通过两两比较，模型可以学习到不同文档之间的先后顺序。应用 Pairwise 的模型有 Ranking SVM、RankBoost、RankNet、GBRank、IR SVM 等。

也存在以下问题：

1. 考虑了两个文档对的相对先后顺序，却没有考虑文档出现在搜索列表中的位置，排在搜索结果前面的文档更为重要，如果靠前的文档出现判断错误，代价明显高于排在后面的文档。

2. 同时不同的査询，其相关文档数量差异很大，所以转换为文档对之后， 有的查询对能有几百个对应的文档对，而有的查询只有十几个对应的文档对，这对机器学习系统的效果评价造成困难

3 Listwise

Listwise 算法相对于 Pointwise 和 Pairwise 方法来说，它不再将排序问题转化为一个分类问题或者回归问题，而是直接针对评价指标对文档的排序结果进行优化，如常用的 MAP、NDCG 等。应用 Listwise 的模型有 ListNet、ListMLE、SVM MAP、AdaRank、SoftRank、LambdaRank、LambdaMART。其中 LambdaMART（对 RankNet 和 LambdaRank 的改进）在 Yahoo Learning to Rank Challenge 表现出最好的性能。

该方法特定Query，文档集合，输出所有文档的打分或者排列顺序。评价指标如 NDCG、MAP 等。由于此种方法是针对评价指标直接进行优化，所以它往往表现出不错的效果。