Учимся ранжировать
-
Основы машинного обучения ранжированию
- Машинное обучение ранжированию (MLR) — это процесс обучения алгоритмов для ранжирования результатов поиска.
- MLR использует контролируемое обучение для оптимизации показателей оценки, таких как точность и NDCG.
-
Методы и подходы
- Алгоритмы MLR включают методы регрессии, классификации и попарного анализа.
- Существуют различные подходы к обучению, включая точечный, попарный и списочный анализ.
-
История и развитие
- MLR началось с работ Норберта Фура в 1992 году и получило развитие в 2000-х годах.
- Коммерческие поисковые системы начали использовать MLR с 2000-х годов, включая AltaVista, Yahoo и «Яндекс».
-
Практическое использование
- Поисковые системы, такие как AltaVista, Yahoo и «Яндекс», внедрили MLR для улучшения качества поиска.
- Google и Cuil предпочитают модели, созданные вручную, но другие системы, такие как Apache Solr и Elasticsearch, поддерживают MLR.
-
Уязвимости и защита
- Алгоритмы MLR, основанные на нейронных сетях, уязвимы для скрытых атак.
- Защита от соперничества, такая как защита Мадри, может повысить надежность систем MLR.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на внешние ресурсы, включая LETOR и конкурсы по машинному обучению ранжированию.