Learning2Rank

排序模型：相關度排序模型、重要度排序模型
L2R算法分類：
（1）pointwise L2R 只考慮給定查詢，單個文檔的相關度；
（2）pairwise L2R 給定查詢，考慮兩個文檔相對相關度。
（3）ListwiseL2R 給定查詢下的文檔集合的整體序列，直接優化模型，輸出的文檔序列。
效果評價方法：
（1）WTA:win takes all，第一個文檔相關即可返回1，否則0。
（2）MAP
（3）MRR
（4）NDCG Normalized Discounted Cumulative Gain
（5）RC Rank Correlation
（6）precision@K(hit@K)前k個檢索結果中有多少個相關結果。檢索結果不考慮第一個正確和第五個正確的不同。例如對單次搜索的結果中前5篇，如果有4篇為相關文檔，則P@5 = 4/5 = 0.8 。
參考文章：
http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/06/01/3109497.html

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