【摘 要】
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【目的】通过引入随机游走模型,解决有监督排序学习中训练数据的标记信息难以获取的问题。【方法】提出一种基于重启随机游走模型的排序学习方法,通过游走模型完成训练数据的
【机 构】
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南京大学信息管理学院; 江苏省数据工程与知识服务重点实验室;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“社会化信息搜寻认知模型研究”(项目编号:14BTQ049);江苏省社会科学基金重大项目“习近平总书记构建中国特色哲学社会科学重大命题研究”(项目编号:16ZD004)的研究成果之一
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【目的】通过引入随机游走模型,解决有监督排序学习中训练数据的标记信息难以获取的问题。【方法】提出一种基于重启随机游走模型的排序学习方法,通过游走模型完成训练数据的自动标注,降低排序学习对标记数据的依赖性,并在OHSUMED数据集上进行实验。【结果】当已标注样本在数据集中占比50%时,该方法能有效完成排序学习任务,与标注样本占比100%的排序学习算法相比,其排序效果明显优于Rank Net算法,略低于List Net算法。【局限】本文方法要求对每个查询单独进行随机游走,这对实际应用中多样查询下的文档标注工作来说仍然需要花费较多精力来完成。【结论】本文方法有很好的排序学习效果,能有效解决排序学习中训练数据的标注难题。
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