基于Hooke & Jeeves模式搜索的排序学习方法

被引：11

作者：

李金忠 ^{[1
,2
]}

杨威 ^{[1
]}

夏洁武 ^{[1
]}

曾小荟 ^{[1
]}

孙凌宇 ^{[1
]}

机构：

[1] 井冈山大学电子与信息工程学院

[2] 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室

来源：

计算机工程 | 2015年 / 41卷 / 07期

关键词：

排序学习; 排序模型; 模式搜索; 坐标上升法; 信息检索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

由于信息检索评价准则的不连续和不可导性,传统排序学习方法不能从训练数据中直接优化排序评价准则。针对该问题,将排序学习问题转化为线性组合优化问题,提出一种新的排序学习方法。该方法利用Hooke&Jeeves模式搜索,交替进行探测搜索和模式移动,从而加快排序学习的收敛速度。在10个排序学习数据集上的实验结果表明,与基于坐标上升法的排序学习方法相比,该方法的时间开销较低,排序效果较好。

引用

页码：215 / 218

页数：4

共 5 条

[1]

基于PRank算法的主动排序学习算法 [J].