【摘 要】
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现如今我们身处大数据时代,互联网上充斥着大量的数据资源。人们需要从复杂、冗余的资源中高效的获取有用的信息。为达成这一需求,信息检索技术的作用越来越明显,另外机器学习技术几乎已经涉及到人类的所有领域。在这一背景下,在信息检索的过程中将机器学习算法与信息检索模型进行结合以求得更加高效、准确的排序算法。这一算法被称为排序学习算法（Learning to Rank,LTR）,排序学习算法的高效与否从根本上
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现如今我们身处大数据时代,互联网上充斥着大量的数据资源。人们需要从复杂、冗余的资源中高效的获取有用的信息。为达成这一需求,信息检索技术的作用越来越明显,另外机器学习技术几乎已经涉及到人类的所有领域。在这一背景下,在信息检索的过程中将机器学习算法与信息检索模型进行结合以求得更加高效、准确的排序算法。这一算法被称为排序学习算法（Learning to Rank,LTR）,排序学习算法的高效与否从根本上影响着信息检索的性能。马太效应（Matthew Effect）效应是信息检索系统中一种可取的现象,然而大多数排序学习算法都没有考虑马太效应。Lambda MART是一种著名的LTR算法,可以基于马太效应进行进一步优化。因此本文的主要研究工作如下:（1）马太效应是指使有效的更加有效,使无效的更加无效。马太效应在排序模型中是非常可取的现象,用户点击量多的说明这一信息是用户想要的,用户点击量很少的说明这一信息不是用户想要的。受马太效应的启发,我们区分了不同有效性的查询,然后为具有更高有效性的查询分配了更高的权重。我们改进了Lambda MART算法中的梯度,以高效地优化查询,即突出生成的排序模型的马太效应。（2）本文还提出了评估当前排序模型的策略以及动态降低学习率策略,前者目的是增强排序模型的马太效应,后者目的是加快损失函数收敛速度,提高有效性。（3）本文将基尼系数、均值、方差与信息检索评价指标进行了结合,以此衡量排序模型的马太效应。将改进后的Lambda MART算法分别在两个数据集上进行实验,改进的Lambda MART算法生成的排序模型与原算法和其他最先进的LTR算法相比,能够表现出更强的马太效应和更高的有效性。
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