Bipartite ranking syftar till att lära sig en verkligt värderad ranking funktion som beställer positiva fall före negativa fall. De senaste ansträngningarna av bipartite ranking är inriktade på att optimera rankning noggrannhet på toppen av den rankade listan. De flesta befintliga metoder är antingen att optimera uppgiftsspecifika mätvärden eller att förlänga rankingförlusten genom att betona mer på felet i samband med de topprankade instanserna, vilket leder till en hög beräkningskostnad som är super-linear i antalet utbildningsfall. Vi föreslår ett mycket effektivt tillvägagångssätt, med titeln TopPush, för att optimera noggrannheten i toppen som har beräkningsmässig komplexitet linjär i antalet utbildningsinstanser. Vi presenterar en ny analys som begränsar generaliseringsfelet för de högst rankade instanserna för det föreslagna tillvägagångssättet. Empiriska studier visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket konkurrenskraftigt i förhållande till den senaste tekniken och att det är 10–100 gånger snabbare.
Dessutom, eftersom beräkningen av rankningsförluster ofta innebär en hög kostnad som är super-linear i antalet poster för rekommendation REF, utvecklar vi en bootstrap provtagningsprocess för att snabbt approximera Kendall-t avstånd.
Top Rank Optimization in Linear Time
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}