De kvalitetsåtgärder som används i informationssökning är särskilt svåra att optimera direkt, eftersom de beror på modellen poäng endast genom den sorterade ordningen av de dokument som returneras för en viss fråga. Derivat av kostnaden med avseende på modellparametrarna är antingen noll eller odefinierade. I detta dokument föreslår vi en klass av enkla, flexibla algoritmer, som kallas LambdaRank, som undviker dessa svårigheter genom att arbeta med implicita kostnadsfunktioner. Vi beskriver LambdaRank med hjälp av neurala nätverksmodeller, även om idén gäller alla olika funktionsklasser. Vi ger nödvändiga och tillräckliga villkor för att den resulterande implicita kostnadsfunktionen ska vara konvex, och vi visar att den allmänna metoden har en enkel mekanisk tolkning. Vi visar signifikant förbättrad noggrannhet, över en toppmodern rankningsalgoritm, på flera datauppsättningar. Vi visar också att LambdaRank tillhandahåller en metod för att avsevärt påskynda utbildningsfasen av denna rankingalgoritm. Även om detta dokument är inriktat på rankning, kan den föreslagna metoden utvidgas till alla icke-smooth och multivariata kostnadsfunktioner.
I stället för att arbeta med icke-smooth kostnadsfunktion föreslår REF LambdaRank vilken modell direkt lutningen av en implicit kostnadsfunktion.
Learning to Rank with Nonsmooth Cost Functions
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}