Att lära sig rangordna är en viktig uppgift för rekommendationssystem, onlinereklam och webbsökning. Bland dem som lär sig att rangordna metoder är rangSVM en allmänt använd modell. Både linjär och icke-linjär (kernel) rankSVM har studerats ingående, men den långa träningstiden för kärna rankSVM är fortfarande en utmanande fråga. I detta dokument, efter att ha diskuterat svårigheter med att träna kärnan rankSVM, föreslår vi en effektiv metod för att hantera dessa problem. Tanken är att minska antalet variabler från kvadratiska till linjära med avseende på antalet träningstillfällen, och effektivt utvärdera de parvisa förlusterna. Vår inställning är tillämplig på en mängd olika förlustfunktioner. Dessutom kan allmänna optimeringsmetoder enkelt användas för att lösa det omformulerade problemet. Frågor om genomförandet övervägs också noggrant. Experiment visar att vår metod är snabbare än toppmoderna metoder för att träna kärnrankningSVM.
En liknande problemformulering användes i REF för att lösa problemet med att lära sig att rangordna och algoritmen som utformats där är också tillämplig på vår inställning.
Large-scale Kernel RankSVM.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}