【摘 要】
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排序学习算法作为信息检索与机器学习的一个交叉领域,越来越受到人们的重视.然而,几乎没有排序学习算法考虑到查询差异的存在.文中查询被建模为多元高斯分布,KL距离被用来度
【机 构】
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智能技术与系统国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室(筹),清华大学计算机科学与技术系
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排序学习算法作为信息检索与机器学习的一个交叉领域,越来越受到人们的重视.然而,几乎没有排序学习算法考虑到查询差异的存在.文中查询被建模为多元高斯分布,KL距离被用来度量查询之间的距离,利用谱聚类方法对查询进行聚类,为每个聚类类别训练一个排序函数.实验结果表明经过聚类得到的排序函数需要较少的训练样例,但是它的性能却和没有经过聚类得到的排序函数具有可比性,甚至优于后者.
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