学习排序值得吗？学习排序方法的统计分析
信息检索
2013-03-12 v1
摘要
学习排序 (L2R) 研究领域在过去几年经历了快速增长，拥有多种可用于实验的基准数据集和基线方法。我们在此调查了该领域背后的主要假设，即使用复杂的 L2R 算法和模型相比更传统和简单的信息检索方法能产生显著增益。我们的实验结果令人惊讶地表明，许多 L2R 算法在与各数据集的最佳单个特征进行对比时，即使绝对增益看似很大，也可能无法产生统计上显著的差异。我们还发现，大多数已报告的基线在统计上是持平的，没有明确的胜出者。
引用
@article{arxiv.1303.2277,
title = {Is Learning to Rank Worth It? A Statistical Analysis of Learning to Rank Methods},
author = {Guilherme de Castro Mendes Gomes and Vitor Campos de Oliveira and Jussara Marques de Almeida and Marcos André Gonçalves},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.2277},
year = {2013}
}
备注
7 pages, 10 tables, 14 references. Original (short) paper published in the Brazilian Symposium on Databases, 2012 (SBBD2012). Current revision submitted to the Journal of Information and Data Management (JIDM)