موضوع مقاله: اس‌وی‌ام رتبه‌بندی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # اس‌وی‌ام رتبه‌بندی | مقدمه: در یادگیری ماشین، یک SVM رتبه‌بندی گونه‌ای از الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی است که برای حل مسائل رتبه‌بندی خاص (از طریق یادگیری رتبه‌بندی) استفاده می‌شود. | ## بخش 1: اس‌وی‌ام رتبه‌بندی | تابع رتبه‌بندی SVM از یک تابع نگاشت برای توصیف تطابق بین یک عبارت جستجو و ویژگی‌های هر یک از نتایج ممکن استفاده می‌کند. این تابع نگاشت هر جفت داده (مثلاً یک پرس و جوی جستجو و صفحه وب کلیک شده) را به یک فضای ویژگی تصویر می‌کند. این ویژگی‌ها با داده‌های کلیکی مربوطه ترکیب می‌شوند (که می‌تواند به عنوان یک واسط برای ارتباط یک صفحه برای یک جستجوی خاص عمل کند) و سپس می‌تواند به عنوان داده‌های آموزشی برای الگوریتم رتبه‌بندی SVM استفاده شود. به‌طور کلی، رتبه‌بندی SVM شامل سه مرحله در دوره آموزش است: یک نگاشت از شباهت‌های بین پرس‌وجوها و صفحات کلیک‌شده به در یک فضای ویژگی خاص تعریف می‌کند. این یک مسئله بهینه‌سازی را تشکیل می‌دهد که شبیه به یک طبقه‌بندی استاندارد SVM است و این مشکل را با حل کننده SVM معمولی حل می‌کند. اگر رتبه از رتبه بالاتر باشد، یعنی: آنگاه درایه متناظر با آن را در ماتریس مقدار ۱ و در غیر این صورت مقدار ۰ قرار می‌دهیم. فرض کنید و دو روش رتبه‌بندی باشد که برای مجموعه داده‌های اعمال می‌شود، تای کندال بین و را می‌توان به صورت زیر نشان داد: که در آن تعداد جفت‌های همخوان است و تعداد جفت‌های ناسازگار (وارونگی) است. سپس سه اندازه‌گیری فوق را می‌توان به صورت زیر نشان داد: که در آن دقت فراخوانی است. | ## بخش 2: اس‌وی‌ام رتبه‌بندی | فرض کنید و به ترتیب روش‌های رتبه‌بندی مورد انتظار و پیشنهادی یک پایگاه داده باشند، کران پایین میانگین دقت روش را می‌توان به صورت زیر نشان داد. که در آن تعداد درایه‌های متفاوت در قسمت بالای قطر اصلی ماتریس های و و تعداد عناصر مرتبط در مجموعه داده است. یک طبقه‌بندی کننده SVM معمولی برای چنین مجموعه داده‌ای می‌تواند به عنوان راه حل مسئله بهینه‌سازی زیر تعریف شود. حل مسئله بهینه‌سازی فوق را می‌توان به صورت ترکیبی خطی از بردارهای ویژگی نشان داد. الگوریتم رتبه‌بندی SVM تابع زیان فرض کنید تای کندال بین روش رتبه‌بندی مورد انتظار و روش پیشنهادی باشد، می‌توان ثابت کرد که به ماکسیمم کردن به مینیمم کردن کران پایینِ میانگینِ دقت کمک می‌کند. تابع زیان تجربی از آنجایی که تابع زیان مورد انتظار قابل پیاده‌سازی نیست، تابع زیان تجربی زیر در عمل برای داده‌های آموزشی انتخاب می‌شود. جمع‌آوری داده‌های آموزشی پرس و حوی iid روی یک پایگاه داده اعمال می‌شوند و هر پرس و جو با یک روش رتبه‌بندی مطابقت دارد. In RIAO,1991 مورد نیاز است که هر پرس و جو و عنصر پایگاه داده را به فضای ویژگی مورد نیاز متناظر کند. | ## بخش 3: اس‌وی‌ام رتبه‌بندی | مسئله بهینه‌سازی نقاط تولید شده توسط داده‌های آموزشی در فضای ویژگی قرار دارند که حاوی اطلاعات رتبه (برچسب‌ها) نیز می‌باشد. از این نقاط برچسب زده شده می‌توان برای یافتن مرز (طبقه‌بندی) که ترتیب آنها را مشخص می‌کند استفاده کرد. فرض کنید و دو عنصر در پایگاه داده هستند و می‌نویسیم اگر رتبه از بالاتر از در روش رتبه‌بندی معین باشد. برای پرس و جوی جدید ، تابع بازیابی ابتدا تمام عناصر پایگاه داده را به فضای ویژگی تصویر می‌کند. کاربرد رتبه‌بندی SVM رتبه‌بندی SVM می‌تواند برای رتبه‌بندی صفحات بر اساس پرس و جو اعمال شود. الگوریتم را می‌توان با استفاده از داده‌های کلیکی آموزش داد که از سه بخش زیر تشکیل شده است: پرس و جو. رتبه‌بندی فعلی نتایج جستجو نتایج جستجو توسط کاربر کلیک شده است ترکیب ۲ و ۳ نمی‌تواند ترتیب داده‌های آموزشی کاملی را که برای اعمال الگوریتم کامل SVM لازم است را ارائه دهد. در عوض، بخشی از اطلاعات رتبه‌بندی داده‌های آموزشی را ارائه می‌دهد؛ بنابراین الگوریتم را می‌توان به صورت زیر کمی اصلاح کرد. | ## جمع‌بندی | روش اطلاعات رتبه‌بندی کل مجموعه داده را ارائه نمی‌دهد، بلکه زیر مجموعه ای از روش رتبه‌بندی کامل است؛ بنابراین شرط مسئله بهینه‌سازی در مقایسه با Ranking-SVM اصلی راحت تر می‌شود.