【摘 要】
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针对有监督排序学习所需训练集的大量标注数据不易获得的情况,引入基于图的标签传播半监督学习。利用有限的已标记数据和大量未标记数据来完成训练数据的自动标注工作,解决大
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针对有监督排序学习所需训练集的大量标注数据不易获得的情况,引入基于图的标签传播半监督学习。利用有限的已标记数据和大量未标记数据来完成训练数据的自动标注工作,解决大量训练数据集标注工作耗时耗力的难题。首先以训练数据为节点建立εNN图模型实现标签传播算法进行训练数据的自动标注,再基于得到的训练集使用Ranking SVM实现排序学习,在OHSUMED数据集上衡量该方法在MAP和NDCG@n评价准则下的性能。实验结果表明,该方法的性能优于普通pointwise排序学习方法,略低于普通pairwise排序学习方法
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