基于Hooke Jeeves模式搜索的排序学习方法

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.