Extreme Learning to Rank via Low Rank Assumption論文解讀

時間 2020-05-10

標籤 extreme learning rank low assumption 論文解讀简体版

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在推薦系統和網頁搜索中爲數十萬的用戶執行ranking是很常見的。學習單一的ranking function不可能捕捉全部用戶的易變性,然而爲每一個用戶學習一個ranking function 是很耗時的,同時也須要來自每一個用戶的大量數據。爲了解決這個問題,本文做者提出了Factorization RankSVM算法,該算法經過學習k個基礎的函數,而後爲將這k個ranking function

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