Traditionell inlärning för att rangordna metoder lär sig rankningsmodeller från träningsdata i en sats och offline inlärningsläge, som lider av vissa kritiska begränsningar, t.ex. dålig skalbarhet som modellen måste omskolas från grunden när nya träningsdata anländer. Detta är helt klart inte skalbart för många verkliga tillämpningar i praktiken där utbildningsdata ofta anländer sekventiellt och ofta. För att övervinna begränsningarna presenterar detta dokument SO-LAR -en ny ram av skalbara Online Learning Algoritmer för Ranking, för att ta itu med utmaningen med skalbart lärande att rangordna. Vi föreslår två nya SOLAR-algoritmer och analyserar deras IR-mätgränser teoretiskt. Vi genomför omfattande empiriska studier genom att jämföra våra SOLAR-algoritmer med konventionell inlärning för att rangordna algoritmer på referenstestbäddar, där lovande resultat validerar effektiviteten och skalbarheten hos de föreslagna nya SOLAR-algoritmerna.
I REF:s arbete presenteras SOLAR, en ram av skalbara online-lärande algoritmer för rankning, för att ta itu med problemet med dålig skalbarhet i batch- och offline-lärande modeller.
SOLAR: Scalable Online Learning Algorithms for Ranking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}