本文選題：特征生成　切入點：排序學習　出處：《計算機科學》2017年12期

【摘要】：在排序學習中引入特征選擇可以提高學習的效率和準確率。出于對選擇速度的考慮,當前的研究主要從特征選擇的角度出發(fā),根據特征對排序的作用和特征之間的相似性選擇對排序區(qū)分度最大的特征集合。由于特征大都是人工歸納的,因此特征和特征之間難免存在重疊和冗余。為了減少特征之間的冗余,從特征生成的角度出發(fā),對現(xiàn)有特征進行矩陣分解,從而生成新的特征集�？紤]到使用奇異值分解(Singular Value Decomposition SVD)等方法進行矩陣分解時不能綜合考慮排序結果對特征的影響,基于特征矩陣對排序的效果、特征矩陣與原矩陣之間的差距來構造優(yōu)化算法,提出了一種基于矩陣分解的排序學習優(yōu)化方法,并根據該優(yōu)化方法設計了排序學習特征選擇算法MFRank。實驗中使用映射隨機梯度下降法近似求得優(yōu)化問題的最優(yōu)值,在公開測試集MQ2008上的結果顯示,所提MFRank方法獲得了與當前最優(yōu)的特征選擇方法即RankBoost和RankSVM-Struct等排序算法相當的結果。
[Abstract]:Feature selection in ranking learning can improve the efficiency and accuracy of learning.Considering the selection speed, the current research mainly focuses on the feature selection. According to the function of feature to sort and the similarity between features, the feature set with the largest degree of sorting is selected.Since most features are induced manually, there is inevitably overlap and redundancy between features and features.In order to reduce the redundancy between features, the matrix decomposition of existing features is carried out from the point of view of feature generation, and a new feature set is generated.Considering that the singular Value Decomposition (SVD) method can not synthetically consider the influence of the sorting results on the feature, the optimization algorithm is constructed based on the effect of the feature matrix on the sorting and the gap between the feature matrix and the original matrix.A sorting learning optimization method based on matrix decomposition is proposed, and MFRank-based sorting learning feature selection algorithm is designed.In the experiment, the mapping stochastic gradient descent method is used to approximate the optimal value of the optimization problem. The results on the open test set MQ2008 show that the proposed MFRank method is comparable to the current optimal feature selection methods, such as RankBoost and RankSVM-Struct.
【作者單位】： 山東財經大學管理科學與工程學院;山東財經大學計算機科學與技術學院;齊魯工業(yè)大學金融學院;曼徹斯特大學曼徹斯特商學院;
【基金】：國家自然科學基金項目:基于機器學習融合精確性和多樣性的電子商務協(xié)同過濾推薦方法研究(71402083) 山東省高等學�？萍加媱濏椖�:基于語義角色主題模型的細粒度情感分析研究(J15LN56)資助
【分類號】：TP181

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本文編號：1720082