基于非凸上界的ranking模型构造算法

摘要：

现有的ranking算法均通过最小化原目标函数的凸上界构造ranking模型,得到的模型不够精确.为此,文中提出一种基于非凸上界的ranking算法.该算法首先给出一个基于多类支持向量机(SVM)的框架,然后定义面向NDCG的目标函数,在此基础上设计一个比现有的凸上界更为紧凑的非凸上界逼近原目标函数；针对上界函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,并采用割平面算法进行求解；最后,通过在基准数据集上的实验对该算法进行验证,并与现有算法进行对比.结果表明,相比现有的基于凸上界的ranking算法,文中算法得到的模型不但更为精确,而且更加稳定.

关键词：ranking算法、非凸上界、NDCG、凹-凸过程、割平面算法、多类支持向量机

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60875027;安徽省自然科学基金资助项目090412054,1104060M141,1208085QF120;安徽省科技攻关计划重大科技专项项目08010201002;安徽省高校优秀青年人才资助项目2012SQRL016;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室开放基金;安徽大学青年科学基金资助项目KJQN1119

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：57-63