适应Web检索的平滑型排序支持向量机

• 作者: 何海江
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 代价敏感 排序支持向量机(RSVM) 二次误差 信息检索 平滑
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 891-897
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2009.06.013

摘要

代价敏感的排序支持向量机将样本的排序问题转换为样本对的分类问题,以适应Web信息检索.然而急剧膨胀的训练样本对使得学习时间过长.为此,文中提出一种支持二次误差的代价敏感的平滑型排序支持向量机(cs-sRSVM),用分段多项式光滑函数近似铰链损失函数,将优化目标转变为无约束问题.再由Newton-YUAN算法求无约束问题的唯一最优解.在排序学习公开数据集LETOR的实验表明,cs-sRSVM与已有的代价敏感排序算法相比,训练时间更短,而检索性能同样出色.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何海江	长沙学院计算机科学与技术系	18	71	4.0	8.0