downhill simplexでNDCG最適化 - y_tagの日記ここのところ、周囲でランキング学習への興味が高まっているような気がする。 ランキング学習の一手法として、A Stochastic Learning-To-Rank Algorithm and its Application to Contextual Advertisingでは、ランキングの評価指標の一つであるNDCGを最大化するようなパラメータを推定するアプローチを取っている。この手法では、NDCGは微分することができないのでdownhill simplexを用いて最適化を行うのだが、その際に局所解に陥りにくくするためsimulated annealingの考えを取り入れている。 このannealingの部分の具体的なアルゴリズムが良くわからなかったので、単純なdownhill simplexではどれほどの結果が出るか試してみた。 データセットとしては先の論文と同じLETOR 3.0を、
