point-wise
时间: 2023-09-15 18:24:45 浏览: 64
Point-wise排序方法是一种通过将排序问题近似为回归问题来解决的方法。在Point-wise方法中,每个数据点都被视为一个单独的样本,然后使用传统的分类或回归模型来训练模型。每个数据点都有一个相关性得分,我们希望预测这个得分。例如,在一个标记的数据集中,每个查询-文档对都有一个特征向量和相关性得分,如{d1, r1} {d2, r2} {d3, r3} {d4, r4},其中r1 > r2 > r3 > r4。在训练过程中,我们使用这些数据点来训练排序模型,然后在预测时,给定一个查询-文档对,我们可以预测其相关性得分。Point-wise方法的优点是简单易用,适用于处理单个数据点的任务,如图像分类、文本分类等。\[1\]\[3\]
然而,Point-wise方法也有一些缺点。它没有考虑训练样本之间的相对顺序。例如,在某次点击事件中,用户点击了样本x(i),在另一次点击事件中用户点击了样本x(j),但是根据Point-wise模型,x(i)和x(j)的标签是一样的,这显然是不合理的。为了解决这个问题,可以使用Pair-wise排序模型,它考虑了训练样本之间的相对顺序。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Point-wise、Pair-wise、List-wise区别](https://blog.csdn.net/strawberry47/article/details/120743959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [排序模型入门详解(未完待续)](https://blog.csdn.net/THUChina/article/details/102829797)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pair-wise和Point-wise模型优化方法](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/130019447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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