时间:2015-05-18 来源:

RankingSVM简介 【数据库】

Ranking SVM 简介 Learning to Rank Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见(译)排序学习简介).LTR有三种主要的方法:PointWise,ListWise.Ranking SVM算法是PairWise方法的一种,html切图由R. Herbrich等人在2000提出,jpg或psd转html 2002).

可以看到对应test.dat中每一行的评分,手机前端外包按照评分排序承接网页制作,x(1)i?x(2)i?]++λ∥ω∥2(5)\mathop {\min }\limits_\omega {\sum\limits_{i = 1}^m {\left[ {1 - {y_i}\left\langle {\omega ,x_i^{\left( 1 \right)} - x_i^{\left( 2 \right)}} \right\rangle } \right]} _ + } + \lambda {\left\| \omega \right\|^2} \qquad (5)

svm_rank_learn.exe svm_rank_classify.exe LICENSE.txt svm_rank_learn.exe和svm_rank_classify.exe分别用于学习过程、预测过程. 如果下载源码自己编译的话,网站div+css源码中有Makefile,但windows上我还没尝试网页外包接活, 7>2, 7>5,x(2)i),i=1,m\{((x^{(1)}_i, y_i )\}, · · · ,x(2)i)(x^{(1)}_i,?1}y_i \in \{+1,或者放到一个Path中有的路径中网页外包接活, 3, 7三个结果被用户点击过,手机前端外包 其他的则没有.因为返回的结果本身是有序的承接网页制作, 用户更倾向于点击排在前面的结果,承接网页制作 所以用户的点击行为本身是有偏(Bias)的.为了从有偏的点击数据中获得文档的相关信息web切图报价, 但是b在排序结果中的位置高于a, 则a>b.

图1展示了一个排序问题的例子.假设在特征空间中存在两组对象(与两个查询相关联的文献).进一步假设有三个等级(级别). 例如,符合w3c标准第一个组中的对象 x1x_1,x?f (x) = \left\langle {\omega ,x} \right\rangle 可以对对象进行评分并排序.使用排序函数对对象进行排序等价于将对象投影到向量,div+css制作并根据投影向量对对象进行排序. 如果排序函数是‘优秀’,那么等级3的对象应该排在等级2的对象之前,承接网页制作以此类推.要注意属于不同组的对象之间不能进行比较.

svm_rank_classify example3/test.dat example3/model example3/predictions 同样web切图报价,路径需要自行调整.预测结束后,web切图报价可以得到一下返回:

1A>1B, 1A>1D, 1B>1D, 2B>2C, 3C>3A, 3C>3D, 3B>3D, 搜索引擎的返回结果为

使用Ranking SVM的实例 可以在这里下载到测试用的例子.解压后包括test.dat和train.dat两个文件web前端制作,用文本编辑器可以直接打开,手机前端外包打开分别后如下两图:

学习结束后承接网页制作,如下:

并生成predictions文件web切图报价,打开predictions文件,网站div+css如下:

使用Clickthrough数据作为训练数据 T. Joachims提出了一种非常巧妙的方法符合w3c标准, 来使用Clickthrough数据作为Ranking SVM的训练数据.

<line> .=. <target> qid:<qid> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info> <target> .=. <float> <qid> .=. <positive integer> <feature> .=. <positive integer> <value> .=. <float> <info> .=. <string> Feature/value对必须按照 Feature 增加的顺序排列.Feature 值为0的可以忽略.target值表示每个查询实例的顺序.”qid”可以对pairwise的生成进行约束,符合w3c标准只有”qid”值相同的特征才会被用来生成pairwise.例如:

训练完成后可以进行预测网页外包接活,预测命令为

Ranking SVM的开源实现 Ranking SVM下载 H. Joachims的主页Support Vector Machine for Ranking上有Ranking SVM的开源实现.可以下载源码自己编译,网页外包接活或者根据自身系统环境下载编译好的可以直接运行的二进制文件.如Windows环境可以下载http://download.joachims.org/svm_rank/current/svm_rank_windows.zip. 下载后解压web前端制作,目录中有三个文件:

来对训练数据 train.dat 进行训练,div+css制作输出的训练结果会保存到 model.dat 中承接网页制作,正则化参数C设置为20.0.SVMrankSVM^{rank}中的C和SVMlightSVM^{light}中的C有所不同,承接网页制作Clight=Crank/nC_{light} = C_{rank}/n,其中n是训练数据中查询的个数(训练集中不同的qid的个数).SVMrankSVM^{rank}中部分选项与SVMstructSVM^{struct}和SVMlightSVM^{light}中的一样.只有部分SVMrankSVM^{rank}独有的选项,web切图报价如:

前边几行是一些参数的设置符合w3c标准,ξ12∥ω∥2+C∑mi=1ξi{\min _{\omega ,x(1)i?x(2)i?≥1?ξis.t.{y_i}\left\langle {\omega ,...,\xi _i \ge 0 \qquad i = 1,m,还有一个预测模块(svm_rank_classify).SVMrankSVM^{rank}输入输出格式和SVM-light类似网页外包接活,并且功能和使用’-z p’选项的SVMlightSVM^{light}一样.

svm_rank_learn的结果是从训练数据 train.dat 中通过训练所得的模型.模型保存在model.dat中. 通过svm_rank_classify进行预测的命令为:

这等价于下面这个无约束优化问题,jpg或psd转htmli.e.,回归 hinge loss 函数的最小化.

svm_rank_classify test.dat model.dat predictions 对测试数据test.dat中的每一行,手机前端外包会在 predictions 文件中保存一个代表ranking score的预测结果.predictions 中的每一行都与test example中的每一行对应.通过预测得到的分数承接网页制作,就能对test example中的数据进行排序.

其中 x(1)ix^{(1)}_i 和 x(2)ix^{(2)}_i 特征向量对之中的第一个和第二个特征向量. ||?||||·|| L2L_2 范数,承接网页制作 m 表示训练样本的数量web切图报价,0)max(x, λ=12C\lambda = \frac{1}{{2C}}.

General Options: -? -> this help -v [0..3] -> verbosity level (default 1) -y [0..3] -> verbosity level for svm_light (default 0) Learning Options: -c float -> C: trade-off between training error and margin (default 0.01) -p [1, use 2 for squared slacks. (default 1) -o [1,.., if no progress after this number of iterations. (default 100000) Kernel Options: -t int -> type of kernel function: 0: linear (default) 1: polynomial (s a*b+c)^d 2: radial basis function exp(-gamma ||a-b||^2) 3: sigmoid tanh(s a*b + c) 4: user defined kernel from kernel.h -d int -> parameter d in polynomial kernel -g float -> parameter gamma in rbf kernel -s float -> parameter s in sigmoid/poly kernel -r float -> parameter c in sigmoid/poly kernel -u string -> parameter of user defined kernel Output Options: -a string -> write all alphas to this file after learning (in the same order as in the training set) Application-Specific Options: The following loss functions can be selected with the -l option: 1 Total number of swapped pairs summed over all queries. 2 Fraction of swapped pairs averaged over all queries. NOTE: SVM-light in '-z p' mode and SVM-rank with loss 1 are equivalent for c_light = c_rank/n,输入文件每行都是按照 qid 的递增顺序的.第一行如果以#开头会被作为注释忽略.接下来的每一行表示一个训练实例符合w3c标准,并且有如下格式:

图2显示了图1描述的排序问题可以被转化为线性的SVM分类问题.同一组中的两个特征向量之间的差别被作为新的特征向量对待,html切图制作 e.g.,x1?x3e.g., x_1 ? x_3, and x2?x3x_2 ? x_3. 进一步,div前端切图标签也被赋给了新的特征向量.例如web切图报价,x1?x3x_1 ? x_2, and x2?x3x_2 ? x_3 为正数.同一级别的特征向量或者不同组的特征向量不会被组成新的特征向量.可以通过训练得到对图5中表示的新特征向量进行分类的线性SVM分类器. 几何学上网页外包接活,SVM模型的边缘表示两个等级对象对之间预测的最小间距. 注意到SVM分类器的分类超平面通过对应对的原点和正样本还有负样本. 例如 x1?x2x_1 ? x_2 and x2?x1x_2 ? x_1 代表正样本和负样本.SVM分类器的权重向量 ω\omega 对应于评价函数.事实上我们可以忽略掉学习过程中的负样本,jpg或psd转html因为它们是冗余的.

svm_rank_learn -c 20.0 train.dat model.dat

在命令行中使用如下数据进行训练

Ranking SVM 我们可以学习得到一个分类器web前端制作,来对对象对的排序进行分类并将分类器运用在排序任务中.这被Herbrich隐藏在Ranking SVM方法后的思想.

注: test.dat中数据格式与train.dat中数据格式相同承接网页制作,第一列为target.但经我分析还有测试的结果是,承接网页制作这个target只是用于对排序效果进行评价用的web切图报价,在最后的结果可以看到test set上的平均损失等项,网站div+css就是根据这个target进行计算的.在实际预测中没有已知target的时候符合w3c标准,第一列可以设置为相同值,符合w3c标准但不能删除网页外包接活, 2011, Training Linear SVMs in Linear Time, 2006. $(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i ').text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); });

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