深入學習Ranking模型 – Learning to Rank

一、Ranking模型的簡介

搜索引擎中的Ranking模型是一個非常重要的領域，其主要目標是根據用戶的查詢意圖對搜索結果進行排序。在這個過程中，可能需要考慮各種各樣的因素，例如網頁的相關度、權威性、時效性等。把這些因素綜合起來，形成一個評分體系，從而對搜索結果進行排序。

在最近的幾年裡，一種新的學習方法被引入了Ranking模型領域中，這就是Learning to Rank方法。相較於傳統的手動設置評分規則，Learning to Rank方法可以自動地從數據中學習出一個評分函數，並基於這個函數來進行排序。這個函數也被稱為Ranking模型。通過這種方法，我們可以處理大量的查詢，自動化地提高搜索結果的質量。

二、基本概念

在了解Learning to Rank方法之前，我們需要了解一些Ranking模型領域中的基本概念。

1. Query：用戶輸入的搜索關鍵詞。

2. Document：搜索結果中的某個網頁或者文檔。

3. Query-Doc Pair：一組Query和Document的組合，在Ranking模型中，我們需要考慮可以產生的所有Query-Doc Pairs。

4. Feature Vector：特徵向量，包含了某個Query-Doc Pair所對應的各種特徵。這些特徵可以包括Query的長度、Document的標題、Document的文本內容等。

5. Ground Truth：一個Query-Doc Pair的正確排序。

三、Learning to Rank的三種方法

在Ranking模型中，有三種主要的Learning to Rank方法。

1. 基於點的方法

在基於點的方法中，每個Query-Doc Pair都與一個得分相關聯。這個得分可以是一個離散的值，也可以是一個連續的值。在訓練過程中，我們的目標是通過網路訓練出一個能夠準確預測這個得分的模型。在測試過程中，我們可以直接使用這個模型來對搜索結果進行排序。

  # 代碼示例
  from sklearn.linear_model import LinearRegression

  # 構建訓練數據
  X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
  y_train = [0.5, 0.8, 0.1]

  # 訓練模型
  model = LinearRegression()
  model.fit(X_train, y_train)

  # 預測一個Query-Doc Pair的得分
  query_doc_pair = [7, 8]
  score = model.predict([query_doc_pair])

2. 基於對的方法

在基於對的方法中，我們考慮兩個Query-Doc Pairs之間的相對排序。即我們不關心一個Query-Doc Pair的得分具體是多少，而是關心它的得分是否比另一個Query-Doc Pair更高。在這個方法中，我們的目標是通過訓練一個模型，能夠根據兩個Query-Doc Pairs的特徵向量，預測它們之間的相對排序。

  # 代碼示例
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression

  # 構建訓練數據
  X_train = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
  y_train = [1, -1]

  # 訓練模型
  model = LogisticRegression()
  model.fit(X_train, y_train)

  # 預測兩個Query-Doc Pairs的相對排序
  query_doc_pair_1 = [[1, 2], [3, 4]]
  query_doc_pair_2 = [[5, 6], [7, 8]]
  score = model.predict([[query_doc_pair_1, query_doc_pair_2]])

3. 基於列表的方法

在基於列表的方法中，我們考慮一個Query對應的所有Document的排序。即我們需要將一個Query和多個Document構成的列錶轉化成一個得分序列。這個序列可以是一個離散的序列，也可以是一個連續的序列。在訓練過程中，我們需要為每個Query提供多個正樣本（正確的排序）和負樣本（錯誤的排序）。在測試過程中，我們可以先將Query和多個Document構成的列錶轉化成得分序列，然後根據得分序列對Document進行排序。

  # 代碼示例
  from sklearn.linear_model import Ridge

  # 構建訓練數據
  X_train = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], 
             [[2, 3], [4, 5], [6, 7]]]
  y_train = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]

  # 訓練模型
  model = Ridge(alpha=0.5)
  model.fit(X_train, y_train)

  # 預測得分序列
  query_doc_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
  score_list = model.predict([query_doc_list])
  rank_list = list(range(len(score_list)))
  rank_list.sort(key=lambda i: score_list[i], reverse=True)

四、總結

Ranking模型是一個非常重要的領域，其可以應用到廣泛的搜索引擎、推薦系統等場景中。Learning to Rank方法為我們提供了一種自動學習Ranking模型的方法。通過學習本文中的內容，希望讀者可以深入了解Ranking模型和Learning to Rank方法，並能夠熟練地運用它們來解決實際問題。