论文名称：基于似然损失函数的组样本排序学习方法
论文类型：期刊论文
发表刊物：模式识别与人工智能
收录刊物：CSCD
卷号：30
期号：3
页面范围：235-241
ISSN号：1003-6059
关键字：组样本;信息检索;排序学习
摘要：组样本用于模型训练,为排序学习方法的构造提供一种新的思路.文中改进已有的组样本排序学习方法,构造组样本损失函数,用于排序学习模型的训练.基于似然损失函数,采用样本偏序权重损失函数和最优初始序列选择方法,构造基于神经网络的组排序学习方法,实验证明文中方法能够有效提高排序准确率.
发表时间：2017-03-15