Learning to Rank for Information Retrieval pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Due to the fast growth of the Web and the difficulties in finding desired information, efficient and effective information retrieval systems have become more important than ever, and the search engine has become an essential tool for many people.
The ranker, a central component in every search engine, is responsible for the matching between processed queries and indexed documents. Because of its central role, great attention has been paid to the research and development of ranking technologies. In addition, ranking is also pivotal for many other information retrieval applications, such as collaborative filtering, definition ranking, question answering, multimedia retrieval, text summarization, and online advertisement. Leveraging machine learning technologies in the ranking process has led to innovative and more effective ranking models, and eventually to a completely new research area called “learning to rank”.
Liu first gives a comprehensive review of the major approaches to learning to rank. For each approach he presents the basic framework, with example algorithms, and he discusses its advantages and disadvantages. He continues with some recent advances in learning to rank that cannot be simply categorized into the three major approaches these include relational ranking, query-dependent ranking, transfer ranking, and semisupervised ranking. His presentation is completed by several examples that apply these technologies to solve real information retrieval problems, and by theoretical discussions on guarantees for ranking performance.
This book is written for researchers and graduate students in both information retrieval and machine learning. They will find here the only comprehensive description of the state of the art in a field that has driven the recent advances in search engine development.
作者简介
Tie-Yan Liu is a lead researcher at Microsoft Research Asia. He leads a team working on learning to rank for information retrieval, and graph-based machine learning. So far, he has more than 70 quality papers published in referred conferences and journals, including SIGIR(9), WWW(3), ICML(3), KDD, NIPS, ACM MM, IEEE TKDE, SIGKDD Explorations, etc. He has about 40 filed US / international patents or pending applications on learning to rank, general Web search, and multimedia signal processing. He is the co-author of the Best Student Paper for SIGIR 2008, and the Most Cited Paper for the Journal of Visual Communication and Image Representation (2004~2006). He is an Area Chair of SIGIR 2009, a Senior Program Committee member of SIGIR 2008, and Program Committee members for many other international conferences, such as WWW, ICML, ACL, and ICIP. He is the co-chair of the SIGIR workshop on learning to rank for information retrieval (LR4IR) in 2007 and 2008. He has been on the Editorial Board of the Information Retrieval Journal (IRJ) since 2008, and is the guest editor of the special issue on learning to rank of IRJ. He has given tutorials on learning to rank at WWW 2008 and SIGIR 2008. Prior to joining Microsoft, he obtained his Ph.D. from Tsinghua University, where his research efforts were devoted to video content analysis.
目录信息
读后感
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用户评价
《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，如同一本精心打磨的指南，引领着我在信息检索的浩瀚领域中探索更深层次的优化机制。在我看来，这本书最大的价值在于它能够将“排序”这一看似简单却至关重要的任务，从一个经验性的过程转变为一个可学习、可量化的科学。作者在开篇就为我们构建了一个清晰的知识框架，从信息检索的基本需求出发，引出了传统方法在满足日益增长的用户期望方面的不足。他没有回避这些挑战，而是将这些挑战转化为LTR发展的契机。书中对于不同LTR方法的介绍，不仅仅是罗列算法名称，更重要的是深入探讨了它们的设计理念和数学基础。例如，在介绍点对点方法时，作者详细讲解了如何将排序问题转化为一个回归或分类问题，以及如何选择合适的损失函数来度量排序的好坏。而当他转向成对方法时，则清晰地阐释了如何通过比较文档对的相对顺序来优化排序模型，这一思路在许多现代的排序算法中都占据着核心地位。 LambdaRank等算法的引入，更是让我看到了LTR在理论上的不断演进，以及如何通过更精细的损失函数设计来直接优化排序的指标。更让我惊喜的是，作者并没有止步于理论层面，而是花了相当大的篇幅来讨论实际应用中的挑战，例如数据稀疏性、特征工程的复杂性以及模型评估的困境。他对于如何构建有效的训练数据集，如何选择合适的评估指标（如NDCG、MAP等），以及如何对LTR模型进行有效的调优，都提供了非常实用的建议。这本书的语言风格既严谨又不失趣味，作者善于用类比和实例来解释复杂的概念，使得即使是初学者也能从中获益。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何用数据驱动优化用户体验的启示录。
评分这本书名《Learning to Rank for Information Retrieval》乍一听，可能会让一些非技术背景的读者望而却步，以为是艰涩难懂的学术专著。然而，当我翻开这本书，并逐渐沉浸其中时，我发现它远比我想象的要亲切和实用得多。作者并非一味地堆砌复杂的数学公式和算法，而是从信息检索这个我们日常生活中再熟悉不过的应用场景切入，循序渐进地构建起学习排序（Learning to Rank, LTR）的核心思想。书的开篇就详尽地剖析了传统信息检索模型，例如布尔模型、向量空间模型以及概率模型，并清晰地阐述了它们在处理大规模、多样化信息时的局限性。正是这些局限性，为LTR的出现奠定了基础，也让读者在理解LTR之前，能够对它解决的问题有一个深刻的认识。作者通过大量生动的例子，比如搜索引擎如何对搜索结果进行排序，推荐系统如何为用户推送感兴趣的内容，甚至是如何为在线广告进行精准投放，将抽象的LTR概念具象化。我尤其欣赏作者在介绍LTR基本原理时，采用的由浅入深的讲解方式。他先是从监督学习的角度，将LTR视为一个预测模型，然后逐步引入排序模型的不同类别，如点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）方法，并对每种方法进行了详尽的数学推导和算法分析。特别是对成对方法的介绍，例如RankNet和LambdaRank，它们是如何通过优化排序的相对顺序来提升检索效果的，这一点让我印象深刻。书中的图表也十分精美，清晰地展示了各种算法的结构和流程，即便是一些复杂的模型，在这些图表的辅助下也变得容易理解。总而言之，这本书提供了一个绝佳的视角，让你理解信息是如何被组织、被搜索、被呈现的，而LTR正是背后那股强大的驱动力。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，如同一幅详细描绘信息检索领域前沿的蓝图，让我得以窥见“排序”背后蕴含的科学与艺术。作者的开篇就如同一个睿智的向导，带领我回顾了信息检索的演进历程。他并没有简单地罗列历史上的模型，而是深入分析了每一种模型在解决信息获取问题上的贡献与局限。从早期的关键词匹配到后来的基于统计的概率模型，作者清晰地阐述了信息检索系统是如何一步步演化，以期更准确地满足用户的查询需求。然而，在信息爆炸的时代，用户期望的提升以及信息多样性的增加，使得传统的单一模型越来越难以应对。正是基于对这些挑战的深刻洞察，作者自然而然地引出了“学习排序”（Learning to Rank, LTR）这一革命性的技术。他对LTR的介绍，并非简单地抛出算法，而是将其置于一个更宏观的框架下进行阐释。他将LTR的各种方法，如点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）方法，进行了系统性的梳理，并详细介绍了每种方法的原理、优缺点以及适用的场景。我尤其被成对方法所吸引，特别是RankNet和LambdaRank等算法，它们如何通过学习文档之间的相对排序来优化整体检索效果，这其中的逻辑十分巧妙。作者在讲解这些算法时，注重数学推导的严谨性，但也穿插了大量易于理解的解释和比喻，使得即便是复杂的概念也变得清晰明了。书中对模型评估的讨论也十分到位，例如NDCG、MAP等指标的意义以及如何正确地使用它们来衡量排序质量，这些对于理解LTR的实际效果至关重要。此外，作者还探讨了LTR在实际应用中遇到的挑战，例如特征工程的复杂性、数据标注的成本以及如何应对冷启动问题等，并给出了一些实用的建议。总而言之，这本书为我打开了一扇通往信息检索深度优化的大门，让我认识到“排序”背后所蕴含的强大力量和精妙设计。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，对于任何一个对信息检索技术，尤其是排序机制感到好奇的读者来说，都无疑是一次宝贵的知识探索之旅。我最初拿到这本书的时候，对其内容的深度和广度抱有一定的期待，而这本书的表现远远超出了我的想象。作者并没有直接进入复杂的算法讲解，而是首先为我们构建了一个扎实的“信息检索”基础。他详细回顾了信息检索的历史演进，从早期的布尔模型到向量空间模型，再到概率模型，并清晰地指出了这些传统方法在面对现代信息爆炸时代时所面临的挑战，例如如何更精准地捕捉用户意图，如何处理查询与文档之间的语义差异，以及如何有效地平衡相关性和多样性。正是对这些挑战的细致描绘，为LTR的引入提供了充分的理由和背景。随后，作者开始深入探讨学习排序（LTR）的核心概念，并将之划分为不同的方法论。我特别欣赏他对于点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）这三大主流LTR方法的系统性介绍。在讲解点对点方法时，作者展示了如何将排序问题转化为一个预测问题，如回归或分类，并详细分析了常见的模型和损失函数。而当他深入到成对方法时，如RankNet和LambdaRank，我被这些算法巧妙地利用文档对之间的相对顺序来优化排序的能力深深吸引。作者不仅给出了数学公式，更重要的是解释了这些公式背后的直觉，以及它们如何一步步地导向更优的排序结果。书中的案例分析也十分到位，通过真实的场景，如搜索引擎结果页的优化、商品推荐系统的构建等，让我对LTR的应用有了更直观的理解。作者还花了大量篇幅讨论了在实际部署LTR系统时会遇到的各种问题，例如特征工程、模型评估以及数据处理的技巧。他对这些实际问题的深入剖析，使得这本书不仅具有理论深度，更具备极强的实践指导意义。可以说，这本书让我对“排序”这一概念有了全新的认识，它不再是简单的“谁在前，谁在后”，而是由复杂的算法和精心设计的模型所驱动的科学。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，给我带来的不只是一次知识的获取，更是一次思维的启迪。作者在书的开篇，就以一种非常引人入胜的方式，将我们带入了信息检索的世界。他没有直接跳入算法的海洋，而是先为我们构建了一个扎实的理论基础，详细回顾了信息检索的发展历程，从早期的关键词匹配到后来的基于统计的模型，并清晰地指出了这些传统方法在面对海量、多样信息以及用户不断变化的查询意图时所遇到的局限性。正是对这些局限性的深刻洞察，为学习排序（Learning to Rank, LTR）技术的出现奠定了基础。书中对LTR方法的分类和讲解，条理清晰，我特别欣赏他对点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）这三大主流方法的介绍。在讲解成对方法时，作者深入分析了RankNet和LambdaRank等经典算法，它们如何通过学习文档对之间的相对偏好来优化整体的排序结果，这种思路非常巧妙。作者在阐述这些算法时，不仅给出了严谨的数学推导，还辅以大量的解释和比喻，使得复杂的概念也变得触手可及。我特别喜欢书中关于模型评估的部分，作者详细介绍了NDCG、MAP等评估指标，并解释了它们在衡量排序质量方面的作用。这些内容对于理解LTR模型的实际效果至关重要。此外，作者还分享了在实际应用中遇到的各种问题，例如特征工程的复杂性、数据稀疏性以及如何进行模型调优，并给出了一些非常有价值的建议。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅让我理解了LTR的技术细节，更让我对其在信息检索领域的重要作用有了更深刻的认识。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，正如其名，深入探讨了在信息检索领域中，如何运用机器学习的技术来解决排序问题。作者的开篇，让我对信息检索的基本概念有了更全面的认识，他不仅回顾了传统的信息检索模型，如向量空间模型和概率模型，还细致地分析了它们在应对现代信息爆炸和用户个性化需求时所面临的挑战。这些挑战，正是驱动学习排序（Learning to Rank, LTR）技术发展的重要因素。书中对LTR方法的分类和讲解，逻辑清晰，我特别欣赏他对三种主要方法的论述：点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）。在讲解成对方法时，作者深入分析了RankNet和LambdaRank等经典算法，它们如何通过学习文档对之间的相对排序来优化整体的排序效果，这一思路非常巧妙。作者在阐述这些算法时，注重数学原理的严谨性，同时也辅以大量的图表和实例，使得复杂的概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于模型评估的部分，作者详细介绍了NDCG、MAP等评估指标，并解释了它们在衡量排序质量方面的作用。这些内容对于理解LTR模型的实际效果至关重要。此外，作者还分享了在实际应用中遇到的各种问题，例如特征工程的复杂性、数据稀疏性以及如何进行模型调优，并给出了一些非常有价值的建议。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅让我理解了LTR的技术细节，更让我对其在信息检索领域的重要作用有了更深刻的认识。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，仿佛为我打开了一扇通往信息检索“幕后”的大门，让我得以窥见排序背后的科学与艺术。作者在开篇部分，以一种极其清晰且富有逻辑的方式，为我梳理了信息检索的基本原理和演进脉络。他从用户查询的意图出发，回顾了从布尔模型到向量空间模型，再到概率模型的演变过程，并细致地分析了每一种模型在处理信息检索任务时所存在的优缺点。这些分析，为我理解为何需要“学习排序”（Learning to Rank, LTR）这一技术提供了坚实的基础。随后，作者深入探讨了LTR的三大主流方法：点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）。我尤其对成对方法（pairwise approach）的讲解印象深刻，例如RankNet和LambdaRank等算法，它们如何巧妙地利用文档对之间的相对偏好信息来优化整体的排序结果，这种从“相对”到“整体”的优化思路，让我对排序有了全新的认识。作者在讲解这些算法时，不仅给出了严谨的数学推导，还通过生动的例子和比喻，将复杂的概念解释得浅显易懂。此外，书中对LTR模型评估的讨论也十分详尽，作者详细介绍了NDCG、MAP等评估指标的原理和应用，并分析了它们在衡量排序质量方面的作用。这让我能够更科学地评估和理解LTR模型的效果。在实际应用层面，作者还分享了许多关于特征工程、数据处理以及模型调优的宝贵经验和建议，这些内容对于我在实际工作中应用LTR技术提供了极大的帮助。总而言之，这本书为我提供了对信息检索排序技术全面而深入的理解，让我对如何构建更高效、更智能的信息检索系统有了更清晰的认识。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，就像一本信息检索领域的“葵花宝典”，为我揭示了排序的奥秘。作者在开篇就为我们描绘了一个信息检索的宏大图景，并巧妙地将我们带入了他所要探讨的核心——“排序”。他没有急于抛出复杂的算法，而是先为读者梳理了信息检索的演进史，从早期的简单关键词匹配到更复杂的统计模型，他清晰地指出了这些模型在面对海量、多样的信息以及用户不断变化的查询意图时的局限性。正是对这些局限性的深入剖析，为学习排序（Learning to Rank, LTR）技术的出现提供了充分的理由。作者在书中详细介绍了LTR的三大主流方法：点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）。我尤其被成对方法所吸引，例如RankNet和LambdaRank等算法，它们如何通过学习文档对之间的相对偏好来优化整体的排序结果，这种基于相对顺序的学习方式，让我看到了排序优化的新维度。作者在讲解这些算法时，不仅提供了严谨的数学推导，还辅以大量的解释和比喻，使得复杂的数学模型也变得触手可及。此外，书中对LTR模型评估的讨论也十分到位，作者详细介绍了NDCG、MAP等评估指标的原理和应用，让我能够更科学地衡量排序系统的性能。在实际应用层面，作者还深入探讨了特征工程、数据处理以及模型调优等关键环节，并给出了一些非常实用的建议。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何用数据驱动优化用户体验的思考录，它让我对信息检索的排序技术有了前所未有的深刻理解。
评分《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书，就像一盏明灯，照亮了我对信息检索背后排序机制的探索之路。作者在书的开篇，就为我构建了一个扎实的信息检索基础知识体系。他细致地梳理了从早期关键词匹配到后来基于统计的概率模型的发展脉络，并清晰地指出了这些传统方法在面对海量、多样的信息以及用户日益增长的个性化需求时所遇到的瓶颈。这些瓶颈，恰恰是学习排序（Learning to Rank, LTR）技术得以孕育和发展的土壤。书中对LTR的讲解，极具条理性，作者并没有将所有的方法混为一谈，而是将LTR方法清晰地划分为点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）三大类，并逐一进行了深入的剖析。我尤其欣赏他对成对方法（pairwise approach）的阐述，例如RankNet和LambdaRank等算法，它们如何通过学习文档对之间的相对偏好来优化整体排序，这种思路在现代信息检索系统中扮演着至关重要的角色。作者在解释这些算法时，不仅给出了严谨的数学推导，更注重对其背后的直觉和思想的阐释，使得我能够深刻理解其工作原理。此外，书中对LTR模型评估的讨论也非常深入，作者详细介绍了各种常用的评估指标，如NDCG、MAP等，并分析了它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。这让我对如何衡量一个排序系统的优劣有了更清晰的认识。在实际应用方面，作者也提供了许多宝贵的经验和建议，例如如何有效地进行特征工程，如何处理稀疏数据，以及如何进行模型调优以应对各种挑战。总而言之，这本书不仅提供了扎实的理论基础，更具备极强的实践指导意义，它让我对信息检索的排序技术有了更深刻的理解，并为我未来在相关领域的研究和实践打下了坚实的基础。
评分当我拿起《Learning to Rank for Information Retrieval》这本书时，我期待的是能够深入理解现代信息检索系统背后驱动排序的核心技术。令我欣慰的是，这本书的作者并没有辜负我的期望，反而超出了我的预期。它并非仅仅停留在技术细节的堆砌，而是巧妙地将“学习排序”这一复杂的技术，融入到我们日常生活中的信息获取场景中。书的开篇部分，作者以极具洞察力的方式，剖析了传统信息检索方法在应对海量、异构信息时的力不从心之处，他用生动翔实的例子，比如搜索引擎结果页的排名、电商平台的商品推荐，以及新闻聚合应用中的内容推送，来展示排序的重要性以及现有方法的不足。这为后续LTR方法的引入，打下了坚实的基础，也让我明白了学习排序的出现并非偶然，而是解决现实问题的必然。在介绍LTR的不同流派时，作者展现了其深厚的学术功底和严谨的逻辑思维。他逐一讲解了点对点（pointwise）、成对（pairwise）和列表（listwise）等主流方法，并对其背后的数学原理进行了深入浅出的阐释。特别是对于成对方法，例如RankNet和LambdaRank，作者详细解释了它们如何通过学习文档对之间的相对偏好来优化整体排序，以及如何通过梯度下降等优化算法来训练模型。我特别欣赏作者在解释这些算法时，不仅仅是给出公式，更是深入剖析了这些公式所代表的意义和它们如何影响最终的排序结果。此外，书中还触及了LTR在实践中面临的诸多挑战，比如特征选择、模型评估以及如何处理大规模数据。作者对于这些挑战提出了许多富有建设性的解决方案，例如如何设计有效的特征来捕捉文档和查询之间的关系，如何选择恰当的评估指标来衡量排序质量，以及如何利用分布式计算来加速模型的训练。总而言之，这本书为我打开了一扇全新的大门，让我得以窥见信息检索领域最前沿的排序技术，并深刻理解了如何利用机器学习的力量来提升信息获取的效率和用户满意度。
评分做ranking前的知识储备
评分理论部分跳过了，书还是不错的
评分这其实是本刘铁岩老师作品集
评分搞learning to rank的必看。很新，很全
评分受益匪浅
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