【摘 要】
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排序学习是信息检索与机器学习中的研究热点之一．在信息检索中，预测排序列表中顶部排序非常重要．但是，排序学习中一类经典的排序算法一一列表排序算法——无法强调预测排序列表中
【机 构】
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南开大学信息技术科学学院,南开大学软件学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100031110096);中央高校基本科研业务费专项基金项目(65010571);国家自然科学基金项目(61105049)
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排序学习是信息检索与机器学习中的研究热点之一．在信息检索中，预测排序列表中顶部排序非常重要．但是，排序学习中一类经典的排序算法一一列表排序算法——无法强调预测排序列表中顶部排序．为了解决此问题，将代价敏感学习的思想融入到列表排序算法中，提出代价敏感的列表排序算法框架．该框架是在列表排序算法的损失函数中对文档引入权重，且基于性能评价指标NDCG计算文档的权重．在此基础之上，进一步证明了代价敏感的列表排序算法的损失函数是NDCG损失的上界．为了验证代价敏感的列表排序算法的有效性，在此框架下提出了一种代价敏感的
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