【摘 要】
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排序是信息检索中一个重要的环节，当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征，如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题，因此排序学习（Learningto Rank），一个
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60736044,No.60903107;高等学校博士学点专项科研基金(No.20090002120005)~~
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排序是信息检索中一个重要的环节，当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征，如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题，因此排序学习（Learningto Rank），一个信息检索与机器学习的交叉学科，越来越受到人们的重视。从排序特征的构建方式易知，特征之间并不是完全独立的，然而现有的排序学习方法的研究，很少在特征分析的基础上，从特征重组与选择的角度，来构建更有效的排序函数。针对这一问题，提出如下的模型框架：对构建排序函数的特征集合进行分析，然后重组与选择，利用排序学习方法学习排序函数。基于
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