學習排序演算法簡介

學習排序演算法簡介

學習排序（learning to rank, ltr）是一類基於機器學習方法的排序演算法。

傳統經典的模型，例如基於tfidf特徵的vsm模型，很難融入多種特徵，也就是除了tfidf特徵之外，就無法融入其他種類的特徵了。

而機器學習的方法很容易融合多種特徵，而且有成熟深厚的理論基礎，引數也是通過迭代計算出來的，有一套成熟理論來解決稀疏、過擬合等問題。

ltr方法大致可以分成三類：

1） pointwise 單文件方法

2） pairwise 文件對方法

3） listwise 文件列表方法

ltr演算法在實際中應用很多，比如你在搜尋引擎中輸入乙個query，得到了一系列的搜尋結果，那麼如何根據你的query，對這些結果進行排序呢？因為我們需要把與query最相關的result排在最前面吧~機器翻譯的時候也會有個翻譯結果排序的過程。所以說，ltr演算法還是很有用滴~

下面的部落格中，我們會具體介紹上面的每一類演算法~

排序演算法簡介

所有 經過除錯可以執行，只是自己的一些簡單想法的總結，希望大家能多多批評謝謝！所使用到的標頭檔案 include define maxsize 100 typedef int keytype typedef structrecordtype typedef structtable 插入排序 直接插入...

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基數排序也是一種穩定排序演算法，且一般計數排序被用在基數排序過程中。基數排序包括 lsd least significant digital 和 msd least significant digital 兩大類。lsd 基數排序的思想非常直觀 假設乙個陣列的最高位有 d dd 位，那麼依次從低位向...