I likhet med traditionella övervakade och halvövervakade algoritmer kräver inlärning för att rangordna för informationssökning dokumentanteckningar som tillhandahålls av domänexperter. Det är dyrt att kommentera utbildningsdata för olika sökområden och uppgifter. Vi föreslår att man utnyttjar utbildningsdata annoterade för en relaterad domän för att lära sig att rangordna hämtade dokument i måldomänen, där inga märkta data finns tillgängliga. Vi presenterar ett enkelt men effektivt tillvägagångssätt som bygger på exempelvägningssystem. Vår metod uppskattar först betydelsen av varje relaterat-domändokument i förhållande till måldomänen. Sedan studeras heuristik för att omvandla betydelsen av enskilda dokument till pairwise vikter av dokumentpar, som kan direkt införlivas i de populära rankingalgoritmer. På grund av viktningen av betydelse kan rangordningsmodell som är utbildad på relaterad domän i hög grad anpassas till data från måldomänen. Ranking anpassning experiment på LETOR3.0 dataset [27] visar att med en hel del relaterade-domän utbildningsdata, vår metod avsevärt överträffar baslinjen utan viktning, och större delen av tiden är inte signifikant sämre än en "ideal" modell direkt utbildad på måldomän.
Ref studerade fallvägning baserad på domänseparator för att lära sig rangordna genom att endast använda utbildningsdata från källdomänen.
Learning to rank only using training data from related domain
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}