我一直在读关于成对排名的论文，这是我不能得到的：
逐点和成对排名之间的训练/测试数据有何不同？ 这是我一直在阅读的论文： http://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/joachims_02c.pdf
在那里，它说对绞线排名中的数据点是两个链接之间的不平等：
[line]。=。 [两个链接之间的不等，即目标] qid：[qid] [[链接1和2的特征]：[值1和2]]＃[info]
然而，RankLib确实支持像RankNet和RankBoost这样的成对量表，但它使用它的数据点格式是逐点的
[line]。=。 [绝对排名，即目标] qid：[qid] [feature1]：[value1] [feature2]：[value2] ...＃[info]
我有什么遗失的吗？
答案 0 :(得分：8)
点明智排名类似于回归。每个点都有一个相关的排名分数，您希望预测该排名分数。因此，您的标记数据集将具有特征向量和给定查询的相关排名分数
IE：{d1，r1} {d2，r2} {d3，r3} {d4，r4}
其中r1> r2＆gt; r3＆gt; r4
成对排名类似于分类。每个数据点与另一个数据点相关联，并且目标是学习分类器，该分类器将预测两者中的哪一个与给定查询“更”相关。
IE：{d1＆gt; d2} {d2> d3} {d3> D4}