自动化系统网站建设,ui界面设计作品模板,在线代理网页免费,婚纱摄影平台众所周知#xff0c;point-wise/pair-wise/list-wise是机器学习领域中重要的几种建模方法。比如#xff0c;最常见的分类算法使用了point-wise#xff0c;即一条样本对应一个label(0/1)#xff0c;根据多条正负样本#xff0c;使用交叉熵#xff08;cross entropy#x…众所周知point-wise/pair-wise/list-wise是机器学习领域中重要的几种建模方法。比如最常见的分类算法使用了point-wise即一条样本对应一个label(0/1)根据多条正负样本使用交叉熵cross entropy等方法构建损失函数来训练模型。
顾名思义Pairwise方法是一种基于样本对比较的排序方法。它的基本思想是每次选取一对样本比较这两个样本的顺序关系然后通过不断调整模型参数使得模型能够更好地预测这种顺序关系。在Pairwise排序学习中关注的是任意两个文档或其他项目之间的相对顺序而不是整个列表的全局顺序。它的优缺点如下
● 优点训练速度快因为它每次只需要比较一对样本。此外它在测试设计中能够有效减少所需的测试用例数量同时保持较高的覆盖率。
● 缺点只考虑了样本对的相对顺序而忽略了整个列表的全局顺序信息。这可能会导致在某些情况下排序结果不如基于全局顺序的方法准确。
有个细节值得特别注意pairwise在训练时使用了一个pair包含两条样本作为输入但预测的时候是可以对单个样本进行打分这样才可以高效地用于模型的线上打分。
下面介绍一个经典的pairwise算法rank svm它的设计非常巧妙值得学习
Rank SVM是一种在机器学习中用于解决排序问题Learning to Rank, LTR的方法基本思想是通过将排序问题转化为分类问题来解决。给定一个查询q和相关文档集合Rank SVM的目标是学习一个排序模型该模型能够根据相关性对文档进行排序。具体来说如果文档di比文档dj更相关则Rank SVM会鼓励模型给出的分数使得di的分数高于dj。通过一个简单的例子来说明Rank SVM在信息检索中的应用特别是在搜索引擎中的网页排序问题中如何工作。
假设用户在搜索引擎中输入了查询词“机器学习”搜索引擎返回了以下四个结果并且我们已经有了这些结果的相关性标签相关1不相关0
页面A关于机器学习的介绍相关1页面B机器学习算法的讨论相关1页面C家用电器的使用说明相关0页面D机器学习在商业中的应用相关1 Rank SVM的训练过程构建Pairwise对 ○ Rank SVM需要构建Pairwise对来比较文档的相关性。在这个例子中我们可以构建以下Pairwise对 ■ (A, C)A比C更相关 ■ (B, C)B比C更相关 ■ (D, C)D比C更相关 ■ (A, D)A和D都是相关的但A的排名可能更高因为它更全面 ■ (B, D)B和D都是相关的但B的排名可能更高因为它更专注于算法特征提取 ○ 对于每一对文档我们需要提取特征向量。这些特征可能包括文本特征如TF-IDF值、用户行为数据如点击率、页面质量指标等。训练模型 ○ 使用上述Pairwise对和特征向量Rank SVM训练一个模型该模型试图找到一个超平面使得所有正样本对更相关的文档有更高的分数被正确排序而负样本对更相关的文档有更低的分数被错误排序。优化目标 ○ 对于SVM其优化目标是最小化违反Pairwise对的总数即hinge loss同时通过正则化项控制模型的复杂度。模型预测 ○ 一旦模型被训练它可以用来对新的查询结果进行排序。给定一个新的查询和一组结果模型会为每个结果计算一个分数然后根据这些分数对结果进行排序。
在这个例子中Rank SVM模型学习了如何根据特征和相关性标签来排序页面。在实际应用中Rank SVM模型会处理更复杂的数据集包含更多的特征和样本以实现更准确的排序。通过这种方式Rank SVM可以帮助搜索引擎提供更相关、更高质量的搜索结果。
其实在针对实际问题的求解过程中经常会在point-wise基础上引入一些pairwise的loss实现两种方法的优缺互补并且对数据分布进行更为细致的建模。
