- Which Tricks are Important for Learning to Rank? [21.6]
現在、最先端のLTR(Learning-to-rank)手法は、勾配型決定木(GBDT)に基づいている。 最もよく知られているアルゴリズムは10年以上前に提案されたLambdaMARTである。本稿では,これらの手法を統一的に解析する。 その結果、学習からランクへのアプローチの洞察を得て、新しい勾配アルゴリズムを得ることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Apr 2022 13:59:04 GMT)- 実用上重要なLearning-to-rankについて比較検討した論文。YetiRank が優れているとの結論。
- (Yandexの論文でもあり）Catboostで利用可能のよう。