Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/2073
Title: Регрессионный и классификационный подходы в задаче восстановления ранжирующей функции
Other Titles: Regression- and classification-based techniques for learning a ranking function
Authors: Рукитянский, А.
Issue Date: 2009
Publisher: Изд-во ПетрГУ
Citation: Рукитянский А. Регрессионный и классификационный подходы в задаче восстановления ранжирующей функции / А. Рукитянский // III Российская летняя школа по информационному поиску RuSSIR'2009, 11-16 сентября 2009 г. Труды Третьей Российской конференции молодых ученых по информационному поиску / [отв. за вып. К. А. Рогова]. – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2009. – С. 40-50.
Abstract: Эффективная ранжирующая функция - один из важнейших элементов любой поисковой системы. В данной работе были исследованы регрессионный и классификационный подходы для восстановления ранжирующей фуекции. В качестве обучающих данных были использованы данные, предоставленные в рамках конкурса "Интернет-математика-2009". Предложенные в работе методы были протестированы на этих данных. Для оценки качества ранжирующей функции использовался критерий DCG.
In this paper, we've investigated regression- and classification-based techniques for learning a ranking function. We've used training and test data provided by Yandex company in the context of Internet Mathemaric-2009 contest. The investigated methods have been tested using these data. To evaluate the performance of the methods, the DCG measure has been used.
URI: http://hdl.handle.net/10995/2073
http://elar.urfu.ru/handle/10995/2073
Conference name: Третья Российская конференция молодых ученых по информационному поиску (RuSSIR’2009)
Conference date: 11.09.2009-16.09.2009
ISBN: 978-5-8021-1051-5
Origin: RuSSIR 2009
Appears in Collections:Информационный поиск

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RuSSIR_2009_06.pdf3,47 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.