基于少量真值数据的学习排序

过去几十年中，研究者投入大量精力探索用于信息检索中查询结果排序或推荐系统中推荐产品排序的排序技术。在本项目中，我们旨在研究搜索、排序及推荐技术，以助力实现一个大学学术搜索平台。与通常拥有大量真值排序信息的信息检索场景不同，我们的场景仅拥有有限的关于学术排名的真值知识。例如，给定某些搜索查询，我们仅知道少数高度相关的研究者因而应排在前列；而对于另一些查询，我们完全不知道哪位研究者应排在顶部。有限的真值数据使得一些常规排序技术与评估指标变得不可行，这是本项目面临的巨大挑战。本项目在很大程度上提升了用户的学术搜索体验，助力实现一个包含研究者、出版物及研究领域信息的学术搜索平台，这不仅有益于大学教职员工，也有益于学生的科研经历。