論文の概要: Which Tricks are Important for Learning to Rank?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01500v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 13:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 16:03:58.484392
• Title: Which Tricks are Important for Learning to Rank?
• Title（参考訳）: ランク付けを学ぶ上で重要なのはどのトリックか?
• Authors: Ivan Lyzhin, Aleksei Ustimenko, Andrey Gulin, Liudmila Prokhorenkova
• Abstract要約: 勾配決定木(GBDT)に基づく最先端の学習 torank手法 本稿では,これらの手法を統一的に解析する。 その結果、学習からランクへのアプローチの洞察を得て、新しい勾配アルゴリズムを得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.64020048337895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, state-of-the-art learning-to-rank (LTR) methods are based on gradient-boosted decision trees (GBDT). The most well-known algorithm is LambdaMART that was proposed more than a decade ago. Recently, several other GBDT-based ranking algorithms were proposed. In this paper, we conduct a thorough analysis of these methods in a unified setup. In particular, we address the following questions. Is direct optimization of a smoothed ranking loss preferable over optimizing a convex surrogate? How to properly construct and smooth surrogate ranking losses? To address these questions, we compare LambdaMART with YetiRank and StochasticRank methods and their modifications. We also improve the YetiRank approach to allow for optimizing specific ranking loss functions. As a result, we gain insights into learning-to-rank approaches and obtain a new state-of-the-art algorithm.
• Abstract（参考訳）: 現在、最先端のLTR(Learning-to-rank)手法は、勾配型決定木(GBDT)に基づいている。 最もよく知られているアルゴリズムは10年以上前に提案されたLambdaMARTである。 近年,GBDTに基づくランキングアルゴリズムが提案されている。 本稿では,これらの手法を統一的な構成で徹底的に解析する。 特に、以下の質問を取り上げます。 滑らかなランキング損失の直接最適化は凸サーロゲートの最適化よりも望ましいか? サーロゲートランキングの損失を適切に構築し円滑にする方法 これらの問題に対処するため、LambdaMARTと yetiRank と StochasticRank のメソッドとその修正を比較します。 また、OttiRankアプローチを改善して、特定のランキング損失関数を最適化する。 その結果,学習からランクへのアプローチに関する洞察を得て,新たな最先端アルゴリズムを得ることができた。

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