简介

机器学习排序是推荐、搜索、广告的核心方法。排序结果的好坏很大程度影响用户体验、广告收入等。机器学习排序是一个有监督的机器学习过程，对每一个给定的查询－文档对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输出的排序结果尽可能接近实际想要的结果。

数据介绍

查询文档对的特征一般可以分为3大类：

• Doc本身的特征：Pagerank、内容丰富度、是否是垃圾文档、质量值、CTR等
• Query-Doc的特征：Query-Doc的相关性、Query在文档中出现的次数，査询词的Proximity值（即在文档中多大的窗口内可以出现所有査询词）等
• Query的特征：Query 在所有Query 中的出现次数、比率等