Moderna söksystem är baserade på dussintals eller till och med hundratals rankningsfunktioner. Algoritmen dueling bandit gradient nedstigning (DBGD) har visat sig effektivt lära sig kombinationer av dessa funktioner endast från användarinteraktioner. DBGD utforskar sökområdet genom att jämföra en möjligtvis förbättrad rankning med den nuvarande produktionsrangern. I detta syfte använder den interleaded jämförelsemetoder, som kan sluta med hög känslighet en preferens mellan två rankningar baserade endast på interaktionsdata. En begränsande faktor är att den endast kan jämföras med en enda undersökande rankare. Vi föreslår en online-inlärning för att rangordna algoritm som kallas multileave gradient nedstigning (MGD) som utökar DBGD för att lära sig från så kallade multileaved jämförelsemetoder som kan jämföra en uppsättning rankningar istället för bara ett par. Vi visar experimentellt att MGD möjliggör bättre urval av kandidater än DBGD utan behov av fler jämförelser med användare. En viktig konsekvens av våra resultat är att order av magnitud mindre användarinteraktion data krävs för att hitta bra rankare när multibladiga jämförelser används inom online-inlärning för att rangordna. Därför behöver färre användare utsättas för möjligen sämre betyg och vår metod gör det möjligt för sökmotorer att anpassa sig snabbare till förändringar i användarnas preferenser.
Schuth m.fl. REF förlängde DBCG och föreslog Multileave Gradient Descent för att jämföra flera rankingar och hitta bra rankare.
Multileave Gradient Descent for Fast Online Learning to Rank
{'venue': "WSDM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}