Learn2Rank

Learning to rank

排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法。排序结果的好坏很大程度影响用户体验、广告收入等。
排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法，这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作，Learning to Rank for Information Retrieval，书中对排序学习的各种方法做了很好的阐述和总结。我这里是一个超级精简版。

排序学习是一个有监督的机器学习过程，对每一个给定的查询－文档对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输入能够和实际的数据相似。
常用的排序学习分为三种类型：PointWise，PairWise和ListWise。

PointWise

单文档方法的处理对象是单独的一篇文档，将文档转换为特征向量后，机器学习系统根据从训练数据中学习到的分类或者回归函数对文档打分，打分结果即是搜索结果。下面我们用一个简单的例子说明这种方法。

图2是人工标注的训练集合，在这个例子中，我们对于每个文档采用了3个特征： 査询与文档的Cosme相似性分值、査询词的Proximity值及页面的PageRank数值，而相关性判断是二元的，即要么相关要么不相关，当然，这里的相关性判断完全可以按照相关程度扩展为多元的，本例为了方便说明做了简化。

  图2 训练数据

例子中提供了5个训练实例，每个训练实例分别标出来其对应的查询，3个特征的得分情况及相关性判断。对于机器学习系统来说，根据训练数据，需要如下的线性打分函数：
        Score(Q, D)=a x CS+b x PM+cx PR+d 
        这个公式中，cs代表Cosine相似度变徽，PM代表Proximity值变量，PR代表pageRank， 而a、b、c、d则是变量对应的参数。

如果得分大于设定阀值，则叫以认为是相关的， 如果小于设定闽值则可以认为不相关。通过训练实例，可以获得最优的a、b、c、d参数组合，当这些参数确定后，机器学习系统就算学习完毕，之后即可利用这个打分函数进行相关性判断。对于某个新的查询Q和文档D，系统首先获得其文档D对应的3个特征值，之后利用学习到的参数组合计算两者得分，当得分大于设定的闽值，即可判断文档是相关文档，否则判断为不相关文档。

PairWise

对于搜索系统来说，系统接收到用户査询后，返回相关文档列表，所以问题的关键是确定文档之间的先后顺序关系。单文档方法完全从单个文档的分类得分角度计算，没有考虑文档之间的顺序关系。文档对方法则将重点转向量对文档顺序关系是否合理进行判断。

之所以被称为文档对方法，是因为这种机器学习方法的训练过程和训练目标，是判断任意两个文档组成的文档对<D0C1，D0C2>是否满足顺序关系，即判断是否D0C1应该排在DOC2的前面。图3展示了一个训练实例：査询Q1对应的搜索结果列表如何转换为文档对的形式，因为从人工标注的相关性得分可以看出，D0C2得分最高，D0C3次之，D0C1得分最低，于是我们可以按照得分大小顺序关系得到3个如图3所示的文档对，将每个文档对的文档转换为特征向量后，就形成了一个具体的训练实例。

图3  文档对的方法训练实例

根据转换后的训练实例，就可以利用机器学习方法进行分类函数的学习，具体的学习方法有很多，比如SVM. Boosts、神经网络等都可以作为具体的学习方法，但是不论具体方法是什么，其学习目标都是一致的，即输入一个査询和文档对<Docl，DOC2>, 机器学习排序能够判断这种顺序关系是否成立，如果成立，那么在搜索结果中D0C1应该排在D0C2 前面，否则Doe2应该摔在Docl前面，通过这种方式，就完成搜索结果的排序任务。

对于搜索系统来说，系统接收到用户査询后，返回相关文档列表，所以问题的关键是确定文档之间的先后顺序关系。单文档方法完全从单个文档的分类得分角度计算，没有考虑文档之间的顺序关系。文档对方法将排序问题转化为多个pair的排序问题，比较不同文章的先后顺序。

但是文档对方法也存在如下问题：

1. 文档对方法考虑了两个文档对的相对先后顺序，却没有考虑文档出现在搜索列表中的位置，排在搜索结果前面的文档更为重要，如果靠前的文档出现判断错误，代价明显高于排在后面的文档。

2. 同时不同的査询，其相关文档数量差异很大，所以转换为文档对之后， 有的查询对能有几百个对应的文档对，而有的查询只有十几个对应的文档对，这对机器学习系统的效果评价造成困难

常用PairWise实现：

1. SVM Rank
2. RankNet(2007)
3. RankBoost(2003)

ListWise:

单文档方法将训练集里每一个文档当做一个训练实例，文档对方法将同一个査询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例，文档列表方法与上述两种方法都不同，ListWise方法直接考虑整体序列，针对Ranking评价指标进行优化。比如常用的MAP, NDCG。常用的ListWise方法有：

1. LambdaRank
2. AdaRank
3. SoftRank
4. LambdaMART

Learning to rank指标介绍

• MAP(Mean Average Precision):
  假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5个相关网页。某系统对于主题1检索出4个相关网页，其rank分别为1, 2, 4, 7；对于主题2检索出3个相关网页，其rank分别为1,3,5。对于主题1，平均准确率为(1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。对于主题2，平均准确率为(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。则MAP= (0.83+0.45)/2=0.64。

• NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain):

参考：https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/51438140