Att lära sig att rangordna algoritmer har blivit viktigt under de senaste åren på grund av dess framgångsrika tillämpning i informationssökning, recommender-system och beräkningsbiologi osv. Rankning stöd vektor maskin (RankSVM) är en av de toppmoderna ranking modeller och har varit gynnsamt använt. Ickelinjär RankSVM (RankSVM med ickelinjära kärnor) kan ge högre noggrannhet än linjär RankSVM (RankSVM med en linjär kärna) för komplexa ickelinjära rankingproblem. Lärandemetoderna för ickelinjär RankSVM är dock fortfarande tidskrävande på grund av beräkningen av kärnmatrisen. I det här dokumentet föreslår vi en snabbrankad algoritm baserad på approximation av kärnan för att undvika att beräkna kärnmatrisen. Vi utforskar två typer av kärn approximeringsmetoder, nämligen Nyströmmetoden och slumpmässiga Fourier-egenskaper. Primal trunkated Newton metod används för att optimera den pairwise L2-förlust (squared Hange-loss) objektiv funktion av rankingmodellen efter den ickelinjära kärnan approximation. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod får en mycket snabbare träningshastighet än kärnan RankSVM och uppnår jämförbar eller bättre prestanda jämfört med toppmoderna rankningsalgoritmer.
Nyligen genomförd studie REF undersöker Nyströms approximation för att påskynda utbildningen av den ickelinjära kärnrankningsfunktionen.
Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation
{'venue': 'Computational intelligence and neuroscience', 'journal': 'Computational intelligence and neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}