Detta dokument handlar om generalisering förmåga att lära sig att rangordna algoritmer för informationshämtning (IR). Vi påpekar att nyckeln till att ta itu med inlärningsproblemet är att betrakta det ur frågesynvinkel. Vi definierar ett antal nya koncept, inklusive förlust på frågenivå, risk på frågenivå och stabilitet på frågenivå. Vi analyserar sedan generalisering förmåga att lära sig att ranka algoritmer genom att ge fråge-nivå generalisering gränser till dem med hjälp av fråge-nivå stabilitet som ett verktyg. En sådan analys är till stor hjälp för oss att härleda mer avancerade algoritmer för IR. Vi tillämpar den föreslagna teorin på de befintliga algoritmerna Ranking SVM och IRSVM. Experimentella resultat på de två algoritmerna verifierar den teoretiska analysens korrekthet.
REF föreslog stabilitet på frågenivå och gav generaliseringsbegränsningar på frågenivå för att lära sig rangordna algoritmer.
Query-level stability and generalization in learning to rank
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}