Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation
المؤلفون المشاركون
Dou, Yong
Lv, Qi
Chen, Kai
Li, Rongchun
Liang, Zhengfa
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Learning to rank algorithm has become important in recent years due to its successful application in information retrieval, recommender system, and computational biology, and so forth.
Ranking support vector machine (RankSVM) is one of the state-of-art ranking models and has been favorably used.
Nonlinear RankSVM (RankSVM with nonlinear kernels) can give higher accuracy than linear RankSVM (RankSVM with a linear kernel) for complex nonlinear ranking problem.
However, the learning methods for nonlinear RankSVM are still time-consuming because of the calculation of kernel matrix.
In this paper, we propose a fast ranking algorithm based on kernel approximation to avoid computing the kernel matrix.
We explore two types of kernel approximation methods, namely, the Nyström method and random Fourier features.
Primal truncated Newton method is used to optimize the pairwise L2-loss (squared Hinge-loss) objective function of the ranking model after the nonlinear kernel approximation.
Experimental results demonstrate that our proposed method gets a much faster training speed than kernel RankSVM and achieves comparable or better performance over state-of-the-art ranking algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Kai& Li, Rongchun& Dou, Yong& Liang, Zhengfa& Lv, Qi. 2017. Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140970
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Kai…[et al.]. Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140970
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Kai& Li, Rongchun& Dou, Yong& Liang, Zhengfa& Lv, Qi. Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140970
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140970
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر