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針對排序?qū)W習(xí)中如何選擇最值得標(biāo)注的樣本和通過盡可能少的已標(biāo)注樣本訓(xùn)練出較好的排序模型的問題，將主動(dòng)學(xué)習(xí)的思想引入排序?qū)W習(xí)中，提出一種基于排序感知機(jī)的主動(dòng)排序?qū)W習(xí)算法——Active PRank。基于真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保證排序模型性能的前提下，減少樣本的標(biāo)注量，在同等標(biāo)注量的條件下，提高排序結(jié)果的正確率。
關(guān)鍵詞：排序?qū)W習(xí)；主動(dòng)學(xué)習(xí)；PRank算法
關(guān)鍵詞：排序?qū)W習(xí)；主動(dòng)學(xué)習(xí)；PRank算法
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