論文の概要: Multi-objective Ranking via Constrained Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05753v1
- Date: Thu, 13 Feb 2020 19:30:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 13:47:40.870835
- Title: Multi-objective Ranking via Constrained Optimization
- Title(参考訳): 制約付き最適化による多目的ランキング
- Authors: Michinari Momma, Alireza Bagheri Garakani, Nanxun Ma, Yi Sun
- Abstract要約: 本稿では,複数の目的(MO)を探索ランク付けアルゴリズムに組み込むための拡張ラグランジアン法を提案する。
提案手法は制約付き最適化でMOを定式化し,一般的なBoostingフレームワークの問題を解く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.202854835792596
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce an Augmented Lagrangian based method to
incorporate the multiple objectives (MO) in a search ranking algorithm.
Optimizing MOs is an essential and realistic requirement for building ranking
models in production. The proposed method formulates MO in constrained
optimization and solves the problem in the popular Boosting framework -- a
novel contribution of our work. Furthermore, we propose a procedure to set up
all optimization parameters in the problem. The experimental results show that
the method successfully achieves MO criteria much more efficiently than
existing methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,複数の目的(MO)を探索ランク付けアルゴリズムに組み込むための拡張ラグランジアン方式を提案する。
MOを最適化することは、本番環境でランキングモデルを構築する上で必須かつ現実的な要件である。
提案手法は制約付き最適化でMOを定式化し,提案手法の新たな貢献であるBoostingフレームワークの問題を解く。
さらに,問題内のすべての最適化パラメータを設定する手順を提案する。
実験の結果,既存の手法よりもMO基準をはるかに効率的に達成できることがわかった。
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