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现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据，因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到，因此这样得到的模型不够精确，对此，提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具，将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中，并在此基础上定义了面向INDCG的目标函数。针对该目标... 相似文献
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