Abstract Label ranking är en specifik typ av preferens inlärningsproblem, nämligen problemet med att lära sig en modell som kartlägger fall för att rangordna över en ändlig uppsättning av fördefinierade alternativ. Som i konventionell klassificering, dessa alternativ identifieras med sitt namn eller etikett utan att karakteriseras i termer av några egenskaper eller egenskaper som skulle kunna vara användbara för lärande. I det här dokumentet överväger vi en generalisering av problemet med märkningsrankning som vi kallar dyadrankning. I dyad rankning är inte bara instanserna utan även alternativen representerade i termer av attribut. För inlärning i inställningen av dyad rankning föreslår vi en förlängning av en befintlig märkning rankningsmetod baserad på Plackett-Luce-modellen, en statistisk modell för rankningsdata. Denna modell kombineras med en lämplig funktion representation av dynader. Konkret föreslår vi en metod baserad på en bilinjär förlängning, där representationen ges i termer av en Kronecker produkt, samt en metod baserad på neurala nätverk, som gör det möjligt att lära sig en (mycket ickelinjär) gemensam funktion representation. Nyttan av den ytterligare information som ges genom beskrivningen av alternativ visas i flera experimentella studier. Slutligen föreslår vi en metod för visualisering av dyadrankningar, som bygger på tekniken för multidimensionell utveckling.
REF tar itu med problemet med att lära sig en dyad rankningsfunktion, det vill säga en funktion som företrädesvis sorterar en uppsättning kandidatdyader baserat på deras (gemensam) representation.
Dyad ranking using Plackett–Luce models based on joint feature representations
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}