ランキング学習の一手法であるPRankを実装しました. PRankはPerceptronに似たアルゴリズムであり,実装も非常に簡単です. ソースコード github 解説 ランキング学習及びPRankの解説は,先日のDSIRNLPで発表された以下の記事が詳しいです. DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ PRankは,1文書の特徴量と対応するランク情報のみを用いてパラメータ更新を行うPointwise手法の一種です. (2文書のペアを用いてパラメータ更新を行うのがPairwise,1つのクエリに対するランキング情報を全て用いてパラメータ更新を行うのがListwise手法) PRankでは,重みベクトルとランキング順位数と同じ数のしきい値を用意し,重みベクトルと特徴ベクトルとの内積の値を初めて超えるしきい値の番号を予測値として出力します.