Learning to rank学习
Intro LTR（Learning to rank）是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法，已经被广泛应用到推荐与搜索等领域。传统的排序方法通过构造相关度函数，按照相关度进行排序。然而，影响相关度的因素很多，比如tf，idf等。传统的排序方法，很难融合多种因数，比如向量空间模型以tf*idf作为权重构建相关度函数，就很难利用其他信息了，并且如果模型中参数比较多，
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