| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表格索引 | 第10-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-16页 |
| 1.1 背景 | 第12-14页 |
| 1.2 本文概要 | 第14-16页 |
| 第二章 相关工作 | 第16-18页 |
| 2.1 排序学习 | 第16-17页 |
| 2.2 迁移学习 | 第17页 |
| 2.3 伪反馈 | 第17页 |
| 2.4 查询分析 | 第17-18页 |
| 第三章 基于Tie关系的排序学习 | 第18-34页 |
| 3.1 背景 | 第18-19页 |
| 3.2 Tie关系的有效性分析 | 第19-20页 |
| 3.3 Tie关系的序对比较模型 | 第20-22页 |
| 3.3.1 一般线性模型 | 第21-22页 |
| 3.3.2 Bradley-Terry模型 | 第22页 |
| 3.3.3 Thurstone-Mosteller模型 | 第22页 |
| 3.4 损失函数 | 第22-24页 |
| 3.5 基于泛函空间的梯度提升学习 | 第24-26页 |
| 3.6 实验 | 第26-33页 |
| 3.6.1 数据描述 | 第26-27页 |
| 3.6.2 评测标准 | 第27-28页 |
| 3.6.3 实验设计和结果 | 第28-33页 |
| 3.7 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 迁移学习在排序学习中的应用 | 第34-54页 |
| 4.1 背景 | 第34-36页 |
| 4.2 梯度提升 | 第36-37页 |
| 4.3 问题定义 | 第37-38页 |
| 4.4 迁移学习 | 第38-41页 |
| 4.5 收敛性分析 | 第41页 |
| 4.6 实验 | 第41-47页 |
| 4.6.1 评测标准 | 第42-43页 |
| 4.6.2 数据集 | 第43页 |
| 4.6.3 TREC2003和TREC2004上的实验 | 第43-46页 |
| 4.6.4 Web数据上的实验 | 第46-47页 |
| 4.7 小结 | 第47页 |
| 4.8 定理1的证明 | 第47-54页 |
| 第五章 伪反馈在排序学习中的应用 | 第54-70页 |
| 5.1 简介 | 第54-55页 |
| 5.2 查询表示在排序学习中的作用 | 第55-57页 |
| 5.3 加入伪反馈 | 第57-59页 |
| 5.3.1 聚合方法 | 第58-59页 |
| 5.4 实验 | 第59-68页 |
| 5.4.1 数据描述 | 第59-61页 |
| 5.4.2 实验设计和结果 | 第61-62页 |
| 5.4.3 TREC数据上的结果 | 第62-66页 |
| 5.4.4 Web数据上的结果 | 第66-68页 |
| 5.5 小结 | 第68-70页 |
| 全文总结 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第80-82页 |