一种新的排序学习算法

• 作者: 刘华富 潘怡 王仲
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 排序学习算法 决策树 分裂规则
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 447-450
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 1536字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2007.03.030

摘要

为了克服排序学习算法不能处理包括名词性特征的复杂数据类型的局限性,设计一种新的排序学习算法.在决策树学习算法中,采用新的等级不纯度定义,修改决策树的分裂规则,得到具有直观解释的排序算法,并给出了相关理论基础.实验结果表明:排序树的平均等级损失明显优于感知机类算法和序回归类算法,且具有较快的收敛速度.基于决策树的排序学习算法,可以处理名词性数据和选择相关的特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华富	长沙大学计算机科学与技术系	14	108	5.0	10.0
2	潘怡	长沙大学计算机科学与技术系	3	11	2.0	3.0
3	王仲	长沙大学计算机科学与技术系	3	28	2.0	3.0