排序学习中数据噪音敏感度分析
文献类型:期刊论文
作者 | 牛树梓; 程学旗; 郭嘉丰 |
刊名 | 中文信息学报
![]() |
出版日期 | 2012 |
卷号 | 26.0期号:005页码:53 |
关键词 | 排序学习 数据质量 噪音敏感 |
ISSN号 | 1003-0077 |
英文摘要 | 排序学习是当前信息检索领域研究热点之一。为了避免训练集中噪音的影响,当前排序学习算法较多关注鲁棒性。已有的工作发现相同的排序学习方法的性能在不同的数据集上会有截然不同的噪音敏感度。模型改变是导致性能下降的直接原因,而模型又是从训练集学习到的,因此根源在于训练数据的某些特性。该文根据具体排序学习场景分析得出影响噪音敏感度的根本原因在于训练集中文档对分布的结论,并在LETOR3.0上的实验验证了这一结论。 |
语种 | 英语 |
源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27368] ![]() |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 牛树梓,程学旗,郭嘉丰. 排序学习中数据噪音敏感度分析[J]. 中文信息学报,2012,26.0(005):53. |
APA | 牛树梓,程学旗,&郭嘉丰.(2012).排序学习中数据噪音敏感度分析.中文信息学报,26.0(005),53. |
MLA | 牛树梓,et al."排序学习中数据噪音敏感度分析".中文信息学报 26.0.005(2012):53. |
入库方式: OAI收割
来源:计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。