Abstract Allteftersom hämtningssystem blir mer komplexa, utvecklas inlärning för att rangordna tillvägagångssätt för att automatiskt justera sina parametrar. Genom att använda online-inlärning för att rangordna, kan hämtningssystem lära sig direkt från implicit feedback som kan härledas från användarinteraktioner. I en sådan online-miljö, algoritmer måste få feedback för effektiv inlärning samtidigt utnyttja vad som redan har lärts för att producera högkvalitativa resultat. Vi formulerar denna utmaning som ett utforsknings-exploaterings dilemma och föreslår två metoder för att ta itu med den. Genom att lägga till mekanismer för att balansera utforskning och utnyttjande under lärandet, utvidgar varje metod en toppmodern inlärning till att ranka metod, en baserad på listmässigt lärande och den andra på parvis lärande. Med hjälp av ett nyligen utvecklat simuleringsramverk som möjliggör bedömning av onlineprestanda utvärderar vi empiriskt båda metoderna. Våra resultat visar att balansering av prospektering och utnyttjande kan avsevärt och avsevärt förbättra onlinehämtningen av både listvisa och parvisa metoder. Dessutom visar resultaten att en sådan balans påverkar de två tillvägagångssätten på olika sätt, särskilt när användarens feedback är bullrig, vilket ger nya insikter som är relevanta för att göra online-inlärning för att rangordna effektivt i praktiken. Nyckelord Informationssökning Á Att lära sig ranka Á Implicit feedback En tidigare version av denna artikel publicerades i Hofmann et al. (2011a)............................................................... I denna väsentligt reviderade och utvidgade version introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för att balansera prospektering och exploatering som arbetar med pairwise online-inlärningsstrategier, och noggrant utvärdera detta nya tillvägagångssätt. Jämförelser med den tidigare beskrivna algoritmen för listvisa tillvägagångssätt ger nya insikter i beteendet hos de två typerna av tillvägagångssätt i online-inställningar, särskilt hur de jämför i ansiktet av bullriga feedback och hur de reagerar på en balans av prospektering och exploatering.
Förutom listwise online-inlärning för att rangordna metoder för IR, undersöktes en parvis metod i REF.
Balancing exploration and exploitation in listwise and pairwise online learning to rank for information retrieval
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}