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Efficient algorithm for pairwise preference learning

机译:成对偏好学习的高效算法

摘要

In one embodiment, training a ranking model comprises: accessing the ranking model and an objective function of the ranking model; accessing one or more preference pairs of objects, wherein for each of the preference pairs of objects comprising a first object and a second object, there is a preference between the first object and the second object with respect to the particular reference, and the first object and the second object each has a feature vector comprising one or more feature values; and training the ranking model by minimizing the objective function using the preference pairs of objects, wherein for each of the preference pairs of objects, a difference between the first feature vector of the first object and the second feature vector of the second object is not calculated.
机译:在一个实施例中,训练排名模型包括:访问排名模型和排名模型的目标函数;访问一个或多个对象偏好对,其中对于包括第一对象和第二对象的每个对象对偏好,相对于特定参考,第一对象和第二对象之间存在偏好,并且第一对象第二对象各自具有包括一个或多个特征值的特征向量;通过使用对象的偏好对使目标函数最小化来训练排名模型,其中对于每个对象的偏好对,不计算第一对象的第一特征向量与第二对象的第二特征向量之间的差。

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