論文の概要: SortNet: Learning To Rank By a Neural-Based Sorting Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01864v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 12:14:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 14:23:32.769795
- Title: SortNet: Learning To Rank By a Neural-Based Sorting Algorithm
- Title（参考訳）: SortNet:ニューラルネットワークによるソーティングアルゴリズムでランク付けを学ぶ
- Authors: Leonardo Rigutini, Tiziano Papini, Marco Maggini, Franco Scarselli
- Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークをコンパレータとしてオブジェクトを順序付けする適応的なランキングアルゴリズムであるSoltNetを提案する。
提案アルゴリズムをLETORデータセット上で評価し,他の手法と比較して有望な性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.485151775727742
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The problem of relevance ranking consists of sorting a set of objects with
respect to a given criterion. Since users may prefer different relevance
criteria, the ranking algorithms should be adaptable to the user needs. Two
main approaches exist in literature for the task of learning to rank: 1) a
score function, learned by examples, which evaluates the properties of each
object yielding an absolute relevance value that can be used to order the
objects or 2) a pairwise approach, where a "preference function" is learned
using pairs of objects to define which one has to be ranked first. In this
paper, we present SortNet, an adaptive ranking algorithm which orders objects
using a neural network as a comparator. The neural network training set
provides examples of the desired ordering between pairs of items and it is
constructed by an iterative procedure which, at each iteration, adds the most
informative training examples. Moreover, the comparator adopts a connectionist
architecture that is particularly suited for implementing a preference
function. We also prove that such an architecture has the universal
approximation property and can implement a wide class of functions. Finally,
the proposed algorithm is evaluated on the LETOR dataset showing promising
performances in comparison with other state of the art algorithms.
- Abstract（参考訳）: 関連性ランキングの問題は、与えられた基準に対する一連のオブジェクトをソートすることである。
ユーザーは異なる関連性基準を好むため、ランキングアルゴリズムはユーザーのニーズに適応すべきである。
文学において、階位習得のための主なアプローチは2つある。
1) 例によって学習されたスコア関数は、オブジェクトの順序付けに使用できる絶対帰属値を与える各オブジェクトの特性を評価する。
2) ペアワイズアプローチでは、「参照関数」がオブジェクトのペアを使って学習され、どちらを最初にランク付けする必要があるかを定義する。
本稿では,ニューラルネットワークをコンパレータとしてオブジェクトを順序付けする適応的ランキングアルゴリズムであるSortNetを提案する。
ニューラルネットワークトレーニングセットは、アイテムペア間の望ましい順序の例を提供し、イテレーション毎に最も有用なトレーニング例を追加する反復手順によって構築される。
さらに、コンパレータは、特に選好関数を実装するのに適した接続主義的アーキテクチャを採用する。
また、そのようなアーキテクチャが普遍近似性を持ち、幅広い種類の関数を実装できることも証明する。
最後に,提案アルゴリズムをLETORデータセット上で評価し,他の手法と比較して有望な性能を示す。
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