基于查询聚类的排序学习算法.pdf

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2015-09-06 发布于湖北
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第25卷第1期模式识别与人工智能 V01．25No．1 2012年2月 PRAI Feb 2012 基于查询聚类的排序学习算法半花贵春张敏刘奕群马少平茹立云 (智能技术与系统国家重点实验室北京100084) (清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084) (清华大学计算机科学与技术系北京100084) 摘要排序学习算法作为信息检索与机器学习的一个交叉领域，越来越受到人们的重视．然而，几乎没有排序学习算法考虑到查询差异的存在．文中查询被建模为多元高斯分布，KL距离被用来度量查询之间的距离，利用谱聚类方法对查询进行聚类，为每个聚类类别训练一个排序函数．实验结果表明经过聚类得到的排序函数需要较少的训练样例，但是它的性能却和没有经过聚类得到的排序函数具有可比性，甚至优于后者．关键词排序学习，排序函数，谱聚类 391．3 中图法分类号TP toRankBasedon Learning QueryClustering HUA Li—Yun Gui-Chun，ZHANGMin，LIU Yi—Qun，MAShao-Ping，RU (StateLaboratoryof and 100084) Key IntelligentTechnologySystems，Beijing National Scienceand (TsinghuaLaboratoryforInformation Technology，Beiiing100084) Scienceand 100084) (DepartmentofComputer Technology，TsinghuaUniversity，Belling ABSTRACT to informationand rank，the fieldof retrievalmachine Learning interdisciplinary learning，draws attentionandlotsofmodelsare to the increasing designedoptimizeranking methodstakethedifferencesthe intoaccount．Inthis aremodeledas amongqueries paper，thequeries multivariateGaussiandistributionsandKullback—Leibleris asdistancemeasure．The divergenceadopted is toclusterthe intoseveralclustersanda functionislearned spectralclusteringapplied