IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多,比如上面提到的tf,idf,dl等。有很多经典的模型来完成这一任务,比如VSM,Boolean model,概率模型等。对于传统的排序方法,很难融合多种信息,比如向量空间模型以tf*idf作为权重构建相关度函数,就很难利用其他信息了,并且如果模型中参数比较多,也会使得调参非常困难,而且很可能会出现过拟合现象。于是人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)来解决这一问题,于是就有了Learning to rank。机器学习方法很容易融合多种特征,而且有成熟深厚的理论基础,参数是通过迭代优化出来的,有一套成熟理论解决稀疏、过拟合等问题。