Abstract-Learning-to-rank för informationssökning har ökat intresset under de senaste åren. Inspirerad av framgången med glesa modeller, anser vi att problemet med sparsamt lärande-till-rank, där de lärda modellerna begränsas till att vara med bara några få icke-noll koefficienter. Vi börjar med att formulera det glesa inlärnings-till-ranka problemet som ett konvext optimeringsproblem med en sparseinducerande '1 begränsning. Eftersom'1 begränsningen är icke-differentiable, den kritiska frågan som uppstår här är hur man effektivt lösa optimeringsproblem. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en inlärningsalgoritm från det ursprungliga dubbla perspektivet. Dessutom bevisar vi att den föreslagna algoritmen, efter högst Oð 1  och iterationer, kan garantera att en korrekt lösning uppnås. Konvergensen är bättre än den populära nedstigningsalgoritmen. Empirisk utvärdering av flera offentliga referensdatauppsättningar visar den föreslagna algoritmens effektivitet: 1) Jämfört med de metoder som lär sig täta modeller förbättrar rankningsnoggrannheten avsevärt jämfört med de metoder som lär sig en tät modell, genom att lära sig en rankningsmodell med gleshetsbegränsningar. 2) Jämfört med andra metoder för sparsamt lärande, tenderar den föreslagna algoritmen att få glesare modeller och har överlägsen prestandavinst på både rankningsnoggrannheter och träningstid. 3) Jämfört med flera toppmoderna algoritmer är rankningsnoggrannheten för den föreslagna algoritmen mycket konkurrenskraftig och stabil.
I REF presenterade författarna en sparsam modell för informationssökning.
Sparse Learning-to-Rank via an Efficient Primal-Dual Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}