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講演抄録/キーワード
講演名 2010-03-11 13:20
評価値の離散変化追跡によるランキングモデルの最適化に関する一考察
原田尚幸長谷川拓矢烏山昌幸竹内一郎名工大NC2009-166
抄録 (和) ランキング学習の分野で良く知られているサポートベクトルマシンを用いた手法(Ranking SVM)では学習に用いる損失関数とNDCG等のランキングの評価基準との間にギャップがあることが指摘されている.ギャップを埋める一つのアプローチとしてデータペアごとに個別の重みを導入する方法が知られているが,ランキングという順序出力に関して評価値を最大にする重みを発見することは困難である.そこで本稿では,パス追跡と呼ばれる手法を応用して,ランキングの変化を
監視しながら最適な重みを探索する方法を提案する.提案法では評価値の離散変化を正確に求めることが可能であるため,探索した重みの中で最大の評価値を持つ重みを選択することができる.また,数値実験により提案法の有効性を確認する. 
(英) A well-known ranking method, {\it Ranking SVM}, formulates the ranking problem as the binary classification problem on instance pairs and performs the classification with the Support Vector Machine (SVM).
In Ranking SVM, the loss function penalizes all the misclassified instance pairs equally.
Most of the Information Retrieval (IR) evaluation measures such as Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), however, put more weight for higher ranked instances.
A typical approach to this problem is to set different costs for each pair using weighted loss function.
In this paper, we optimize these weights in terms of an IR evaluation measure using a {\it path following} algorithm.
Our approach is to explore a piecewise constant path of the IR evaluation measure with respect to the weights.
Experimental results show the effectiveness of our algorithm.
キーワード (和) ランキング学習 / サポートベクトルマシン / パス追跡 / / / / /  
(英) learning to rank / support vector machine / path following / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 109, no. 461, NC2009-166, pp. 461-466, 2010年3月.
資料番号 NC2009-166 
発行日 2010-03-02 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2009-166

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2010-03-09 - 2010-03-11 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2010-03-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 評価値の離散変化追跡によるランキングモデルの最適化に関する一考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on ranking model optimization by following discrete changes of an evaluation value 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ランキング学習 / learning to rank  
キーワード(2)(和/英) サポートベクトルマシン / support vector machine  
キーワード(3)(和/英) パス追跡 / path following  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 原田 尚幸 / Naoyuki Harada / ハラダ ナオユキ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 拓矢 / Takuya Hasegawa / ハセガワ タクヤ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第4著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2010-03-11 13:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2009-166 
巻番号(vol) IEICE-109 
号番号(no) no.461 
ページ範囲 pp.461-466 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2010-03-02 


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