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从算法上看,仅仅是把SVM-MAP中的L2 regularization项变成了L1 regularization项. 在算法的实现时,利用梯度下降转化为矩阵形式来求解,很显然符号的表示和解释没说清楚,这篇灌水文章让我看得极其郁闷:感觉没有多少实际内容也能发上ICML,而且需要交代的细节却忽略了.
之前我理解的不到位,作者在应用的实际问题上是不同的。看完eharmony的数据特征以后验证了我的想法。Eharmony是一个来自于征友网站的数据,要求根据用户特征的相似度量判断两两用户match与否,这和我们做ranking时判断文档与查询的相似度有很大差别。
事实上,文章将每个query分开来对待,但是在这样的应用中,query和query间显然不是独立的,所以考虑query之间的联系必然有助于改善其性能。Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
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