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王永清;毛文吉;曾，丹尼尔;夏芬

基于特征排序发现的列表方法。 （英语） Zbl 1331.68196号

前面。计算。科学。 6，第6期，647-659（2012）.
摘要：列表方法是一种重要的学习排序方法，它利用自动学习技术来发现有用的信息。以往关于列表方法的大多数研究都集中于使用权重优化排名模型，并使用了标记不准确的训练数据；使用特征优化排名模型在很大程度上被忽视，因此阻碍了这些方法的持续性能改进。为了解决先前列表工作的局限性，我们提出了一个准KNN模型来发现特征的排序，并使用秩相加规则来计算组合的权重。在此基础上，我们提出了三种列表算法：FeatureRank、BLFeatureBank和DiffRank。实验结果表明，我们提出的算法可以应用于严格排序的训练集，并且比最新的列表算法获得更好的性能。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

学习排名;列表式方法;功能的排名发现

软件：

AdaBoost。金属氢;SVM结构;ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Wang}等人，前面。计算。科学。6，第6号，647--659（2012；Zbl 1331.68196）
全文： 内政部

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