論文の概要: PairRank: Online Pairwise Learning to Rank by Divide-and-Conquer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00368v2
• Date: Wed, 3 Mar 2021 05:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 12:25:21.232854
• Title: PairRank: Online Pairwise Learning to Rank by Divide-and-Conquer
• Title（参考訳）: PairRank:オンラインペアワイズ学習を分割してランク付けする
• Authors: Yiling Jia, Huazheng Wang, Stephen Guo, Hongning Wang
• Abstract要約: オンラインモデルランキングのペアワイズ学習を推定することを提案する。 各ラウンドにおいて、候補文書を分割して、推定された対位順に対するモデルの信頼度に応じてランク付けする。 オンラインソリューションの理論的収束と期待されたランキングパフォーマンスを結びつける、誤った順序付けされたペアの数で直接定義された後悔が証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.199462901346706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online Learning to Rank (OL2R) eliminates the need of explicit relevance annotation by directly optimizing the rankers from their interactions with users. However, the required exploration drives it away from successful practices in offline learning to rank, which limits OL2R's empirical performance and practical applicability. In this work, we propose to estimate a pairwise learning to rank model online. In each round, candidate documents are partitioned and ranked according to the model's confidence on the estimated pairwise rank order, and exploration is only performed on the uncertain pairs of documents, i.e., \emph{divide-and-conquer}. Regret directly defined on the number of mis-ordered pairs is proven, which connects the online solution's theoretical convergence with its expected ranking performance. Comparisons against an extensive list of OL2R baselines on two public learning to rank benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: online learning to rank (ol2r)は、ユーザとのインタラクションからランク付けを直接最適化することで、明示的な関連アノテーションの必要性をなくす。 しかし、必要な探索は、オフライン学習の成功した実践からランク付けへと追いやられ、OL2Rの実証的なパフォーマンスと実用性が制限されます。 本研究は,オンラインモデルランキングのペアワイズ学習を推定することを提案する。 各ラウンドでは、候補文書は推定される一対のランク順に対するモデルの信頼に従って分割されランク付けされ、探索は不確定な文書、すなわち \emph{divide-and-conquer} に対してのみ行われる。 オンラインソリューションの理論的収束と期待されたランキングパフォーマンスを結びつける、誤った順序付けされたペアの数で直接定義された後悔が証明される。 ベンチマークデータセットをランク付けする2つの公開学習におけるOL2Rベースラインの広範なリストと比較すると,提案手法の有効性が示されている。

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