LambdaRank

背景

LambdaRank在RankNet工作的基础上做了改进，介绍LambdaRank之前在回顾一下RankNet。RankNet其实是在优化逆序对的数目，这种优化方式对AUC这类指标非常友好，但是由于没有考虑位置权重，所以和诸如NDCG这类的排序指标不一致。但是NDCG这类的排序指标是不连续的，不能作为loss直接优化，但是我们可以用NDCG给loss加权

 

LambdaRank算法介绍

｜ΔNDCG(i,j)｜表示交换 item i 和  item j 得到的NDCG的差值，这里的NDCG也可以换成MRR、MAP、ERR等IR指标

 

参考资料

https://lumingdong.cn/learning-to-rank-in-recommendation-system.html#LambdaMART

浅谈Learning to Rank中的RankNet和LambdaRank算法

用keras实现LambdaRank NN