含有等序关系的排序学习算法研究

发布时间：2017-12-24 01:23

本文关键词：含有等序关系的排序学习算法研究　出处：《中国民航大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着互联网技术的飞速发展,计算机与网络已经融入到我们的日常学习、工作和生活之中,同时也变成了人们获取知识信息,了解世界的一种重要方式。利用搜索引擎在大量数据中对相关信息进行高效检索显得尤为重要。而排序问题是信息检索中最关键的环节之一,对检索信息的精准推荐发挥了举足轻重的作用。在现有的排序学习问题中,排序学习的目标是根据预测得分为对象实现排序。当需要排序的目标对象存在两个或者以上相对属性或等级几乎一样的时候(称之为等序关系),得到一个从大到小进行排序的偏序全排列是不合理的。因此,本文研究了含有等序关系的排序学习算法,学习得到的排序函数既可以判断偏序关系,又可以判断等序关系。本文的主要内容如下:(1)研究了基于对级的含有等序关系的排序学习算法。分别以softmax回归函数、欧式距离函数、以及Bradley-Terry模型为基础,针对排序问题进行改进,得到了三个在训练和测试过程中都考虑了等序关系的排序学习算法,实现了对含有等序关系对象的排序。(2)研究了基于子序列的含有等序关系的排序学习算法。以Bradley-Terry模型为基础,通过增加样本序列长度得到丰富的排序结构信息,得到了含有等序关系的子序列排序学习算法。将上述提及的算法应用于图像重排序。将提及的含有等序关系的排序学习算法与深度学习框架相结合,在两个公开的图像数据集上实现了图像的重排序。实验结果表明了该方法能够有效的对含有等序关系图像的进行排序。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP181

【参考文献】