计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
9期
271-275
,共5页
信息检索%排序器%失望最小化%K武装决斗土匪检测%在线评估算法
信息檢索%排序器%失望最小化%K武裝決鬥土匪檢測%在線評估算法
신식검색%배서기%실망최소화%K무장결두토비검측%재선평고산법
information retrieval%sorting device%regret minimization%K-armed dueling bandits%online evaluation method
对各种不同的排序器进行评估可以选出较优的排序器,从而为用户的个性化检索提供更好的排序结果.因此,为提高排序器评估结果的性能,根据现有研究结果将排序器评估形式化描述为K武装决斗土匪问题,提出一种基于采样的高效K武装决斗土匪算法,并分析2种模式下的求解目标.通过采样的方式模拟赛事并选出获胜者,根据置信上界在剩余排序器中选出挑战者,并将获胜者与挑战者进行交错比较,得出评分矩阵.实验结果表明,与SAVAGE算法及RUCB算法相比,该算法不仅准确性高,累计失望值小,而且具有较好的稳定性.
對各種不同的排序器進行評估可以選齣較優的排序器,從而為用戶的箇性化檢索提供更好的排序結果.因此,為提高排序器評估結果的性能,根據現有研究結果將排序器評估形式化描述為K武裝決鬥土匪問題,提齣一種基于採樣的高效K武裝決鬥土匪算法,併分析2種模式下的求解目標.通過採樣的方式模擬賽事併選齣穫勝者,根據置信上界在剩餘排序器中選齣挑戰者,併將穫勝者與挑戰者進行交錯比較,得齣評分矩陣.實驗結果錶明,與SAVAGE算法及RUCB算法相比,該算法不僅準確性高,纍計失望值小,而且具有較好的穩定性.
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