Ranking SVM
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಎಸ್ವಿಎಂ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಬೆಂಬಲ ವಾಹಕ ಯಂತ್ರ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕೆಲವು ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ). ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಥಾರ್ಸ್ಟನ್ ಜೋಚಿಮ್ಸ್ ಅವರು 2002ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಅಂತರ್ಜಾಲ ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಅನ್ನು ರ್ಯಾಂಕ್ ಎಸ್. ಐ. ಎಫ್. ಟಿ. ಯಂತಹ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ವಿವರಣೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಒಂದು ಕಲಿಕೆಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅವು ಎಷ್ಟು 'ಪ್ರಸ್ತುತ' ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಎಸ್ವಿಎಂ ಕಾರ್ಯವು ಹುಡುಕಾಟದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಜೋಡಿಯನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸರ್ಚ್ ಕ್ವೆರಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ವೆಬ್-ಪೇಜ್) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪುಟವು ಎಷ್ಟು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ನಂತರ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಎಸ್ವಿಎಂ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಃ ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಪುಟಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಂತ 1ರಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ವಾಹಕಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎಸ್ವಿಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೋಲುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಸ್ವಿಎಂ ಪರಿಹಾರಕದೊಂದಿಗೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಇದು ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಂತರ ಇನ್ ಅನ್ನು ಬೈನರಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಸ್ಥಾನಮಾನವು ಸ್ಥಾನಮಾನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಅಂದರೆ. ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು "1" ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಆ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ಅಂಶವನ್ನು "0" ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಂಡಾಲ್ಸ್ ಟೌ. ಮೂಡ್, ಎಫ್. ಗ್ರೇಬಿಲ್, ಮತ್ತು ಡಿ. ಬೋಸ್. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪರಿಚಯ. ಮೆಕ್ಗ್ರಾ-ಹಿಲ್, 3 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ, 1974 ಕೆಂಡಾಲ್ನ ಟೌ ಸಹ ಕೆಂಡಾಲ್ ಟೌ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿಗೆ ಎರಡು ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಎರಡು ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಂಡಾಲ್ನ ಟೌ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣಃ ಏಕರೂಪದ ಜೋಡಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತ ಜೋಡಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ವಿಲೋಮಗಳು). ಒಂದು ಜೋಡಿ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಹೇಗೆ ಆದೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಒಪ್ಪದಿದ್ದರೆ ಅದು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ. ವೈ. ಯಾವ್. "ದಾಖಲೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು". ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ದಿ ಅಮೆರಿಕನ್ ಸೊಸೈಟಿ ಫಾರ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಸೈನ್ಸ್, 46 (2): 133-145,1995. ಮಾಹಿತಿಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ಅಳತೆಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ನಿಖರವಾದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಕ್ಕೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿ ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಾಗಿರಲಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿ ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಾಗಿರಲಿ. ನಂತರ ಮೇಲಿನ ಮೂರು ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದುಃ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿರಲಿ ಮತ್ತು ಆಗಿರಲಿ, ವಿಧಾನದ ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆಯ ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದುಃ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ತ್ರಿಕೋನ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಎಸ್ವಿಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಅಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ (ಇದು ವರ್ಗವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ). ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿಗೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಮೇಲಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಾಹಕಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲಿ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿಧಾನದ ನಡುವೆ ಕೆಂಡಾಲ್ನ ಟೌ ಆಗಿರಲಿ, ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆಯ ಕೆಳ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬಹುದು. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಷ್ಟದ ಹರಿವು ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿತರಣೆ ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆಯ ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಋಣಾತ್ಮಕವನ್ನು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಂದರೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಸಂಚಯದ ಅಂಶವನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವನ್ನು ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಂಕಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಲೇಬಲ್ಗಳು) ಸಹ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಗಡಿಯನ್ನು (ವರ್ಗೀಕರಣ) ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ರೇಖೀಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಗಡಿ (ವರ್ಗೀಕರಣ) ಒಂದು ವಾಹಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಂಶಗಳಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಶ್ರೇಣಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ರೇಖೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಿರಲಿ. ನಂತರ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಮೇಲಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ರ್ಯಾಂಕಿಂಗ್-ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯು ಪಡೆದ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಆದ್ದರಿಂದ ಅಂತಹ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಹೊಸ ಕ್ವೆರಿಗಾಗಿ, ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಮೊದಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್ಗೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅದು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಆಂತರಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಾಹಕದೊಂದಿಗೆ ಆದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಂದುವಿನ ಶ್ರೇಣಿಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ದತ್ತಸಂಚಯದ ಅನುಗುಣವಾದ ಅಂಶದ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಪುಟಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಎಸ್ವಿಎಂ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ಭಾಗಗಳಿವೆಃ ಪ್ರಶ್ನೆ. ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 2 ಮತ್ತು 3 ರ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಪೂರ್ಣ ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ರಮವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶದ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಧಾನದ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಮೂಲ ಶ್ರೇಯಾಂಕ-ಎಸ್. ವಿ. ಎಂ. ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ