Learning to Rank for Information Retrieval eBook

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DESCRIPTION
Date de parution
INFORMATION
NOM DE FICHIER Learning to Rank for Information Retrieval.pdf
AUTEUR Tie-Yan Liu
ISBN 9783642142666
TAILLE DU FICHIER 7,22 MB
DATE DE PUBLICATION 2011-May-01
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Learning to Rank for Information Retrieval | Request PDF

Learning To Rank uses supervised machine learning to train a model not for the usual single-item classification or prediction, but to discover the best order for a list of items, using features extracted from each item to give it a ranking. It's not looking at the precise score for each item but the relative order - whether one item is ranks above or below another.

PDF o g ank for - Université de Montréal

In addition, ranking is also pivotal for many other information retrieval applications, such as collaborative filtering, definition ranking, question answering, multimedia retrieval, text summarization, and online advertisement. Leveraging machine learning technologies in the ranking process has led to innovative and more effective ranking models, and eventually to a completely new research ...

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