SOLAR: Scalable Online Learning Algorithms for Ranking
Traditional learning to rank methods learn ranking models from training data in a batch and offline learning mode, which suffers from some critical limitations, e.g., poor scalability as the model has to be retrained from scratch whenever new training data arrives. This is clearly nonscalable for ma...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | WANG, Jialei, WAN, Ji, ZHANG, Yongdong, HOI, Steven C. H. |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/2970 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/3970/viewcontent/P15_1163.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Fast bounded online gradient descent algorithms for scalable kernel-based online learning
بواسطة: ZHAO, Peilin, وآخرون
منشور في: (2012) -
Collaborative online ranking algorithms for multitask learning
بواسطة: LI, Guangxia, وآخرون
منشور في: (2019) -
Online learning to rank for content-based image retrieval
بواسطة: WAN, Ji, وآخرون
منشور في: (2015) -
Library for Online Learning Algorithms (LIBOL)
بواسطة: HOI, Steven, وآخرون
منشور في: (2014) -
Online Kernel Selection: Algorithms and Evaluations
بواسطة: YANG, Tianbao, وآخرون
منشور في: (2012)