LTR那點事—AUC及其與線上點擊率的關聯詳解

LTR（Learning To Rank）學習排序是一種監督學習（SupervisedLearning）的排序方法，現已經廣泛應用於信息索引，內容推薦，自然語言處理等多個領域。以推薦系統爲例，推薦一般使用多個子策略，但哪個策略更好？每個策略選出多少候選集？每個候選集呈現的順序如何排序？這些問題只能根據經驗進行選擇，隨着策略越來越多，上述問題對推薦效果的影響會越來越大。於是乎，人們很自然的想到了用機

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