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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-03-28 15:00 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関する一考察 ○烏山昌幸・長谷川拓矢・松野 司・竹内一郎（名工大）  IBISML2010-115 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では, ランキングサポートベクトルマシン(ランキングSVM)のための新しい学習アルゴリズムを提案する. 特に, 重み付きランキングSVMの学習に順位情報を導入する問題について考察する. 情報検索では, ユーザが上位にランクされたドキュメントのみを重視するため, 評価基準(例えば, normalized discounted cumulative gain: NDCGなど)がランキングの順位情報に依存したものとなっている. 順位情報をランキング学習に導入する際に問題となるのは, 最終的なランキングの順位がランキングSVMを学習し終わるまでわからないことである. この問題に対処するため, 本研究では, 学習過程で適応的に順位依存の重みを変更するアプローチを提案する. 具体的には, 正則化パス追跡を導入し, 順位情報の変化を検出して重みを適応的に変更しながら最適解のパスを計算する. 本稿では, 上記のアプローチの実装として, 正確なパス追跡を行うアルゴリズムと近似的なパス追跡を行うアルゴリズムを提案する. 前者は正確に順位情報の変化を検出できる特長を持ち, 後者は前者に比べて計算コスト, スケーラビリティの面で優れている. 本稿では, 提案アプローチを大規模な情報検索タスクに適用し, その有効性を検証する. |
| （英） | This paper presents a novel training algorithm for ranking support vector machine (ranking SVM). The focus is on how to incorporate position-dependent information in weighted variant of ranking SVM. It has been recognized in information retrieval literature that quality measures (such as normalized discounted cumulative gain: NDCG) for ranking should incorporate position-dependent information because users are only interested in a few top-ranked documents. An important issue in this task is that the final position of each document, i.e., ranking result, is unknown before training the ranking SVM. Our approach in this paper is adaptively changing the weights in the training process based on the position information produced by the ranking SVM currently under training. Specifically, we introduce regularization path-following approach and extend it in such a way that position-dependent weights are adaptively updated by detecting position changes in the regularization path. We present two implementations of this approach: exact one and approximated one. We show that the former can exactly keep track of the position changes, while the latter can be much faster and more scalable than the former by approximating the regularization path. We demonstrate the effectiveness of our approach by applying it to large-scale information retrieval task. | |
| キーワード | （和） | ランキング学習 / ランキングSVM / 適応的重み付け / パス追跡 / / / / |
| （英） | Learning to rank / Ranking SVM / adaptive weighting / path following / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 476, IBISML2010-115, pp. 77-83, 2011年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-115 | |
| 発行日 | 2011-03-21 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2010-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2011-03-28 - 2011-03-29 |
| 開催地（和） | 阪大中之島センター |
| 開催地（英） | Nakanoshima Center, Osaka Univ. |
| テーマ（和） | テキスト・Ｗｅｂマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Text and Web mining, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2011-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関する一考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Position-based Adaptive Weighting for Ranking SVM |
| 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） | ランキングSVM / Ranking SVM |
| キーワード(3)（和/英） | 適応的重み付け / adaptive weighting |
| キーワード(4)（和/英） | パス追跡 / path following |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 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） | 松野 司 / Tsukasa Matsuno / マツノ ツカサ |
| 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.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-03-28 15:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-115 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.476 |
| ページ範囲 | pp.77-83 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2011-03-21 (IBISML) |
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