Lära sig till Rank har traditionellt betraktat inställningar där med tanke på relevans information om objekt, den önskade ordning i vilken att rangordna objekten är tydlig. Men med dagens stora utbud av användare och layouter är detta inte alltid fallet. I detta dokument anser vi att så kallade komplexa rankningsinställningar där det inte är klart vad som ska visas, det vill säga vad de relevanta objekten är och hur de ska visas, det vill säga var de mest relevanta objekten ska placeras. Dessa rankningsinställningar är komplexa eftersom de innebär både traditionell rankning och att sluta sig till den bästa visningsordningen. Befintliga inlärning för att rangordna metoder kan inte hantera sådana komplexa rankningsinställningar som de antar att visningsordningen är känd i förväg. För att ta itu med denna lucka introducerar vi en ny Deep Enhancement Learning metod som är kapabel att lära komplexa ranking, både layout och den bästa rankingen ges layouten, från svaga belöningssignaler. Vår föreslagna metod gör det genom att välja dokument och positioner sekventiellt, därför rankas både dokument och positioner, vilket är varför vi kallar det Double-Rank Model (DRM). Våra experiment visar att DRM överträffar alla befintliga metoder i komplexa rankningsinställningar, vilket leder till betydande rankning förbättringar i fall där visningsordningen inte är känd a priori.
Något ortogonalt till det arbete som listas ovan, Oosterhuis och de Rijke REF anser så kallade komplexa rankningsinställningar där det inte är klart vad som ska visas, det vill säga vad de relevanta objekten är, och, viktigast av allt, hur de ska visas, det vill säga var de mest relevanta objekten ska placeras. Detta är relevant när olika visningsformat bortom en rankad lista eller rutnät används för resultatpresentation.
Ranking for Relevance and Display Preferences in Complex Presentation Layouts
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}