RankNet

释义 Definition

RankNet 是一种用于“学习排序”（Learning to Rank）的机器学习方法，常用于信息检索/搜索引擎结果排序。它通过成对比较（pairwise）学习：给定两条结果，预测哪一条应排在前面，并据此训练模型。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈræŋkˌnɛt/

例句 Examples

RankNet learns to rank documents by comparing them in pairs.
RankNet 通过成对比较来学习对文档进行排序。

In our search system, RankNet was trained on click data to improve the relevance of the top results.
在我们的搜索系统中，RankNet 使用点击数据进行训练，以提升靠前结果的相关性。

词源 Etymology

RankNet 由 rank（排序/排名） + net（网络，常指神经网络模型） 组合而成，字面意思是“用于排序的网络”。它最早作为学习排序领域的经典方法之一被提出，强调用神经网络对“谁应排在前”的概率进行建模。

相关词 Related Words

• Learning To Rank
• Pairwise
• Ranking
• Information Retrieval
• Neural Network
• LambdaRank
• LambdaMART
• ListNet

文学/作品出处 Literary Works

• Christopher J. C. Burges et al., “Learning to Rank using Gradient Descent”（2005，提出 RankNet 的经典论文）
• Christopher J. C. Burges, “From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview”（技术综述中系统讨论 RankNet 及其后续方法）
• Tie-Yan Liu, 《Learning to Rank for Information Retrieval》（学习排序领域的教材/专著，常介绍 RankNet 等方法）