排序學習（Learning to rank）綜述

一：背景介紹 在互聯網搜索誕生之初，檢索模型所依賴的特徵是相對簡單的，這些特徵的設計主要是基於查詢詞與文檔的匹配程度，所用到的信息比如TF-IDF等。在互聯網不斷髮展的今天，更多複雜而有效設計的特徵被應用到檢索計算裏面，比如查詢與文檔深層次匹配，網頁pagerank等，人工參數調整已經不能滿足需求，此時機器學習被應用到這項任務中，同時由於互聯網海量數據的特點，比如展現點擊日誌，基於大數據的lear

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