Ranking SVM
मशीन लर्निंग में, एक रैंकिंग एस. वी. एम. समर्थन वेक्टर मशीन एल्गोरिदम का एक प्रकार है, जिसका उपयोग कुछ रैंकिंग समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। रैंकिंग एस. वी. एम. एल्गोरिदम को 2002 में थॉर्स्टन जोआकिम्स द्वारा प्रकाशित किया गया था। एल्गोरिथम का मूल उद्देश्य इंटरनेट खोज इंजन के प्रदर्शन में सुधार करना था। हालांकि, यह पाया गया कि एस. वी. एम. रैंकिंग का उपयोग रैंक एस. आई. एफ. टी. जैसी अन्य समस्याओं को हल करने के लिए भी किया जा सकता है। रैंकिंग एस. वी. एम. एल्गोरिदम एक सीखने की पुनर्प्राप्ति कार्य है जो एक विशिष्ट प्रश्न के लिए वे कितने 'प्रासंगिक' हैं, इसके आधार पर परिणामों को अनुकूलित रूप से क्रमबद्ध करने के लिए जोड़ीदार रैंकिंग विधियों को नियोजित करता है। रैंकिंग एस. वी. एम. कार्य एक खोज प्रश्न और प्रत्येक संभावित परिणाम की विशेषताओं के बीच मिलान का वर्णन करने के लिए एक मानचित्रण कार्य का उपयोग करता है। यह मैपिंग फ़ंक्शन प्रत्येक डेटा जोड़ी (जैसे कि एक खोज क्वेरी और क्लिक किए गए वेब-पेज, उदाहरण के लिए) को एक फीचर स्पेस पर प्रोजेक्ट करता है। इन विशेषताओं को संबंधित क्लिक-थ्रू डेटा के साथ जोड़ा जाता है (जो एक विशिष्ट प्रश्न के लिए एक पृष्ठ कितना प्रासंगिक है, इसके लिए एक प्रॉक्सी के रूप में कार्य कर सकता है) और फिर रैंकिंग एसवीएम एल्गोरिदम के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग किया जा सकता है। आम तौर पर, एस. वी. एम. रैंकिंग में प्रशिक्षण अवधि में तीन चरण शामिल होते हैंः यह प्रश्नों और क्लिक किए गए पृष्ठों के बीच समानताओं को एक निश्चित सुविधा स्थान पर मानचित्रित करता है। यह चरण 1 में प्राप्त किसी भी दो वैक्टरों के बीच की दूरी की गणना करता है। यह एक अनुकूलन समस्या बनाता है जो एक मानक एस. वी. एम. वर्गीकरण के समान है और नियमित एस. वी. एम. समाधानक के साथ इस समस्या को हल करता है। पृष्ठभूमि श्रेणीकरण विधि मान लीजिए कि एक डेटा सेट है जिसमें तत्व होते हैं। एक श्रेणीकरण विधि लागू की जाती है। फिर इन को द्विआधारी मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है। यदि की श्रेणी की श्रेणी से अधिक है, अर्थात। इस मैट्रिक्स की संबंधित स्थिति "1" के मान पर सेट की गई है। अन्यथा उस स्थिति में तत्व को "0" मान के रूप में सेट किया जाएगा। केंडल का ताऊए। मूड, एफ. ग्रेबिल और डी. बोस। सांख्यिकी के सिद्धांत का परिचय। मैकग्रा-हिल, तीसरा संस्करण, 1974 केंडल का ताऊ भी केंडल ताऊ श्रेणी सहसंबंध गुणांक को संदर्भित करता है, जिसका उपयोग आमतौर पर एक ही डेटा सेट के लिए दो रैंकिंग विधियों की तुलना करने के लिए किया जाता है। मान लीजिए और डेटा सेट पर लागू दो रैंकिंग विधि हैं, केंडल की ताऊ को और के बीच निम्नानुसार दर्शाया जा सकता हैः जहां सुसंगत जोड़े की संख्या है और विसंगत जोड़े (व्युत्क्रम) की संख्या है। एक जोड़ी और सुसंगत है यदि दोनों और इस बात पर सहमत हैं कि वे कैसे आदेश देते हैं और। अगर वे असहमत हैं तो यह असंगत है। सूचना पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता। याओ। "दस्तावेज़ों की उपयोगकर्ता वरीयता के आधार पर पुनर्प्राप्ति प्रभावशीलता को मापना।" जर्नल ऑफ द अमेरिकन सोसाइटी फॉर इंफॉर्मेशन साइंस, 46 (2): 133-145,1995। सूचना पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता का मूल्यांकन आमतौर पर निम्नलिखित तीन मापों द्वारा किया जाता हैः परिशुद्धता स्मरण औसत परिशुद्धता एक डेटाबेस के लिए एक विशिष्ट प्रश्न के लिए, डेटाबेस में प्रासंगिक सूचना तत्वों का सेट होना चाहिए और पुनर्प्राप्त सूचना तत्वों का सेट होना चाहिए। फिर उपरोक्त तीन मापों को निम्नानुसार दर्शाया जा सकता हैः कहाँ का है। मान लीजिए कि एक डेटाबेस की अपेक्षित और प्रस्तावित श्रेणीकरण विधियों को क्रमशः, विधि की औसत परिशुद्धता की निचली सीमा को निम्नानुसार दर्शाया जा सकता हैः जहाँ मैट्रिक्स के ऊपरी त्रिकोणीय भागों में विभिन्न तत्वों की संख्या है और डेटा सेट में प्रासंगिक तत्वों की संख्या है। मान लीजिए कि एस. वी. एम. वर्गीकरण एक प्रशिक्षण डेटा सेट का तत्व है, जहां सुविधा वेक्टर है और लेबल है (जो की श्रेणी को वर्गीकृत करता है)। इस तरह के डेटा सेट के लिए एक विशिष्ट एस. वी. एम. वर्गीकरण को निम्नलिखित अनुकूलन समस्या के समाधान के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। उपरोक्त अनुकूलन समस्या के समाधान को विशेषता वैक्टर के एक रैखिक संयोजन के रूप में दर्शाया जा सकता है जहां गुणांक निर्धारित किए जाने हैं। मान लीजिए कि अपेक्षित रैंकिंग विधि और प्रस्तावित विधि के बीच केंडल का टाउ है, यह साबित किया जा सकता है कि अधिकतम करने से एस. वी. एम. एल्गोरिदम की औसत परिशुद्धता की निचली सीमा को कम करने में मदद मिलती है। अपेक्षित हानि प्रवाह ऋणात्मक को हानि फलन के रूप में चुना जा सकता है ताकि औसत परिशुद्धता की निचली सीमा को कम किया जा सके कि कुछ प्रश्नों के लिए सांख्यिकीय वितरण कहाँ है। अनुभवजन्य हानि फलन चूंकि अपेक्षित हानि फलन लागू नहीं होता है, इसलिए अभ्यास में प्रशिक्षण डेटा के लिए निम्नलिखित अनुभवजन्य हानि फलन का चयन किया जाता है। प्रशिक्षण डेटा एकत्र करना अर्थात प्रश्नों को एक डेटाबेस पर लागू किया जाता है और प्रत्येक प्रश्न एक श्रेणीकरण विधि से मेल खाता है। प्रशिक्षण डेटा सेट में तत्व होते हैं। प्रत्येक तत्व में एक प्रश्न और संबंधित श्रेणीकरण विधि होती है। फ़ीचर स्पेस प्रत्येक क्वेरी और डेटाबेस के तत्व को एक फ़ीचर स्पेस में मैप करने के लिए एक मैपिंग फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है। फिर फीचर स्पेस में प्रत्येक बिंदु को रैंकिंग विधि द्वारा निश्चित रैंक के साथ लेबल किया जाता है। अनुकूलन समस्या प्रशिक्षण डेटा द्वारा उत्पन्न अंक फीचर स्पेस में होते हैं, जिसमें रैंक की जानकारी (लेबल) भी होती है। इन चिह्नित बिंदुओं का उपयोग सीमा (वर्गीकरणकर्ता) को खोजने के लिए किया जा सकता है जो उनके क्रम को निर्दिष्ट करता है। रैखिक मामले में, ऐसी सीमा (वर्गीकरणकर्ता) एक सदिश है। मान लीजिए और डेटाबेस में दो तत्व हैं और दर्शाते हैं कि क्या की श्रेणी कुछ रैंकिंग विधि की तुलना में अधिक है। मान लीजिए कि वेक्टर फीचर स्पेस में रैखिक वर्गीकरण उम्मीदवार है। फिर श्रेणीकरण समस्या का निम्नलिखित एस. वी. एम. वर्गीकरण समस्या में अनुवाद किया जा सकता है। ध्यान दें कि एक श्रेणीकरण विधि एक प्रश्न से मेल खाती है। उपरोक्त अनुकूलन समस्या शास्त्रीय एसवीएम वर्गीकरण समस्या के समान है, यही कारण है कि इस एल्गोरिथ्म को रैंकिंग-एसवीएम कहा जाता है। पुनर्प्राप्ति कार्य प्रशिक्षण नमूने द्वारा प्राप्त इष्टतम वेक्टर है तो पुनर्प्राप्ति कार्य इस तरह के इष्टतम वर्गीकरण के आधार पर बनाया जा सकता है। नई क्वेरी के लिए, पुनर्प्राप्ति फ़ंक्शन पहले डेटाबेस के सभी तत्वों को फीचर स्पेस में प्रोजेक्ट करता है। फिर यह इन विशेषता बिंदुओं को इष्टतम वेक्टर के साथ उनके आंतरिक उत्पादों के मूल्यों द्वारा आदेश देता है। और प्रत्येक विशेषता बिंदु की श्रेणी क्वेरी के लिए डेटाबेस के संबंधित तत्व की श्रेणी है। एस. वी. एम. श्रेणीकरण एस. वी. एम. के अनुप्रयोग को प्रश्न के अनुसार पृष्ठों को श्रेणीबद्ध करने के लिए लागू किया जा सकता है। एल्गोरिथ्म को क्लिक-थ्रू डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिसमें निम्नलिखित तीन भाग होते हैंः प्रश्न। खोज परिणामों की वर्तमान श्रेणी उपयोगकर्ता द्वारा क्लिक किए गए खोज परिणाम 2 और 3 का संयोजन पूर्ण प्रशिक्षण डेटा क्रम प्रदान नहीं कर सकता है जो पूर्ण एसवीएम एल्गोरिदम को लागू करने के लिए आवश्यक है। इसके बजाय, यह प्रशिक्षण डेटा की रैंकिंग जानकारी का एक हिस्सा प्रदान करता है। तो एल्गोरिथ्म को निम्नानुसार थोड़ा संशोधित किया जा सकता है। विधि पूरे डेटासेट की रैंकिंग जानकारी प्रदान नहीं करती है, यह पूर्ण रैंकिंग विधि का एक उपसमुच्चय है। इसलिए अनुकूलन समस्या की स्थिति मूल रैंकिंग-एस. वी. एम. की तुलना में अधिक आरामदायक हो जाती है। संदर्भ वेक्टर मशीनों का समर्थन करते हैं