最近因为工作需要，涉及到了Learning to Rank的问题，这里会记录我学习中的每一个有意义的步骤。
抽象问题
想要解决一个日常生活中的问题，最关键的往往不是使用具体哪一种方法，用什么框架，而是如何把问题抽象出来？并且如何设计训练集？
那网页排名来举例，这个问题传统上是利用人为构造得分函数来实现的，比如BM25等；但近年来这一问题已经被转变为一种监督式的机器学习。
- 训练集
训练集可以表示为{(xqj,lqj)}
其中：q∈(0,n)表示querys的数量；j∈(1,mq)表示该条query所含有的文件数；xqj∈d表示query q 和第j个文档所对应的d维向量，而lqj表示xqj的相关系数。
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