ranking专题

【Matplotlib作图-3.Ranking】50 Matplotlib Visualizations, Python实现，源码可复现

目录 03 Ranking 3.0 Prerequisite 3.1 有序条形图(Ordered Bar Chart) 3.2 棒棒糖图(Lollipop Chart) 3.3 点图(Dot Plot) 3.4 斜率图(Slope Chart) 3.5 杠铃图(Dumbbell Plot) References 03 Ranking 3.0 Prere

UVA 10458 - Cricket Ranking(容斥原理)

UVA 10458 - Cricket Ranking 题目链接题意：给定k个区间，要求用这些数字范围去组合成n，问有几种组合方式思路：容斥原理，容斥是这样做：已知n个组成s，不限值个数的话，用隔板法求出情况为C(s + n - 1, n - 1)，但是这部分包含了超过了，那么就利用二进制枚举出哪些是超过的，实现把s减去f(i) + 1这样就保证这个位置是超过的，减去这部分后，有

如何使用 Re-Ranking 改进大模型 RAG 检索

基于大型语言模型（LLMs）的聊天机器人可以通过检索增强生成（RAG）提供外部知识来改进。这种外部知识可以减少错误答案（幻觉），并且使模型能够访问其训练数据中未包含的信息。通过RAG，我们将信息，如PDF文档或维基百科文章，作为额外的上下文提供给我们的LLM。然而，RAG聊天机器人遵循数据科学的老原则：输入垃圾，输出垃圾。如果文档检索失败，LLM模型就没有机会提供一个好的答案。喜

Dropout Feature Ranking for Deep Learning Models

摘要深度神经网络( deep neural networks，DNNs )在多个领域取得了最新的研究成果。不幸的是，DNNs因其不可解释性而臭名昭著，从而限制了其在生物和医疗保健等假说驱动领域的适用性。此外，在资源受限的环境下，设计依赖更少信息特征的测试是至关重要的，这将在合理的预算范围内实现高精度的性能。我们旨在通过提出一种新的面向深度学习的通用特征排序方法来弥合这一差距。我们展示了我们的简

[论文笔记] BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 贝叶斯个性化排序

参考：贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结 - 刘建平Pinard - 博客园参考：矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用 - 刘建平Pinard - 博客园 BPR算法使用背景　在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是funkSVD之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的

浙大PAT 1025题 1025. PAT Ranking

排序模拟题，练练C/C++排序挺好的。第一次： #include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>typedef struct{char number[20];int score;int final_rank;int local_num;int local_rank;}Info;Info info[30005];i

#主席树，二分，树状数组#洛谷 2617 Dynamic Ranking

TLE分块题解题目区间第 k k k大支持单点修改分析如果没有修改操作，就真的只是一道主席树裸题，但是加上修改操作，就不得不使用树状数组维护，其实思路比较简单，主要考验码题能力 (在这一点我是最菜的呀) 代码 #include <cstdio>#include <cctype>#include <algorithm>#define rr registerus

【Algorithm】藏在Ranking中的ELo

写在前面的ELO 什么是ELO算法算法模型算法原理验证总结写在前面的今天偶尔在BlueHole的HOT FIX&UPDATES的说明中看到了下面的一段话：Next Tuesday, August 1st, we will reset our leaderboard once again. Now that we are getting closer to laun

论文 | 信息检索结果Ranking的评价指标《RankDCG: Rank-Ordering Evaluation Measure》

未经允许，不得转载，谢谢~~ 一文章简介为什么要提出这个新的评价算法？我们都知道ranking过程对于信息检索的结果是非常重要的，那么我们就需要有一些算法能评价ranking的结果到底如何。现有用来评价ranking的常用算法有：Kendall's τ, Average Precision（AP） , Mean Average Precision(MAP)，Discounted Cumul

Mean Percentage Ranking (MPR) 实现

Mean Percentage Ranking (MPR) 是推荐系统的一个常用的评估函数，在IMF和LMF论文中都使用这一评价指标。 mpr实现： import numpy as npdef MPR(R_hat,R):''':param R_ha

【PAT】PAT Ranking

这道题不难，直接上代码。 AC： #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<iostream>using namespace std;struct Student{char id[15];int grade, locNum, lokRank;}stu[30010];bool cmp(Student

$【Airbnb搜索】：Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb$

【Airbnb搜索】：Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

原始论文下载地址：本文是kdd 2018 的best paper，文章来自airbnb的搜索推荐团队，描述的是airbnb如何使用embedding来提高搜索和排序的效果。知乎有官方认证的中文文章（文章地址，原始论文）。文章利用搜索的session数据来获取Listing和用户的embedding，全文思想相对来说还是比较简单的，但是整体针对业务实际情况，一步步的解决问题的思路很清晰，和a

1025 PAT Ranking (25 分)解题思路

题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805474338127872 思路直接开辟30000个结构体数组(N<=100, K <= 300). 在每次输入完K个考生信息（ID， location_number, score）的后，对这局部的K的结构体进行sort排序，排序算法使用自定义的cmp函数

SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval

总结加序列emb，multi-head self-attention/transformer 细节当输入list排序变化后，用rank模型输出不变的排序list。multi-head self-attention堆叠解决。 representation-encoding-ranking 先用现有的ranking model做出来init ranking，再multi-head a

Learning a Deep Listwise Context Model for Ranking Refinement

总结不同query对应的doc分布可能不同，不能使用global打分函数（对query, doc建模），而要对（打分，doc）建模。步骤传统l2r，得到打分对打分rnn编码，query-specific ranking，attention loss根据2的结果re-rank 细节传统l2r打分传统排序策略，认为可以找到一个global function f ( x ( q ,

Learning to Collaborate: Multi-Scenario Ranking via Multi-Agent Reinforcement Learning

总结多场景（tb主搜、店铺搜）rank，每个场景1个actor。整体架构：2个communication component（lstm），1个critic，2个actor。用公共的critic来控制协调，用lstm来保证actor可以获取之前的trajectory来学习细节 L2R：point-wise, pair-wise, list-wise DDPG，actor-critic：ac

PAT-ADVANCED1025——PAT Ranking

我的PAT-ADVANCED代码仓：https://github.com/617076674/PAT-ADVANCED 原题链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805474338127872 题目描述：题目翻译： 1025 PAT排名编程能力测试（PAT）由浙江大学计算机科学与技术学院组

1025 PAT Ranking（25分）

题目翻译：简单来说，就是给你几个数组，分别排序后得到局部排名，最后再合在一起进行全局排名题解思路：先对局部进行排名（始终存放到一个数组中，否则后续要合并的话比较麻烦），然后总体排名。代码： #include<bits/stdc++.h>using namespace std;int N;struct node {string ID;int fr = 1, ln, lr = 1

【拓扑排序】MicroRNA Ranking

题目描述 Ahlaam is a computer science student, doing her master thesis on a bioinformatics project about MicroRNAs, special molecule types found in cells. During her thesis, she wants to find microRNAs r

Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding 重排序算法解析

论文： Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding 代码： https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/blob/master/re_ranking.py 3.提出的方法 3.1 问题定义给定probe person 和gal

3、Calibrated Label Ranking Multilabel classification via calibrated label ranking

论文相关内容本文中解决多标记问题的方法：标签排名（序）研究的问题是学习从示例例到预先定义的标签集的排名的映射。迄今为止，标签排名的现有方法隐式地在一个基础(实用)尺度上运行，而这个尺度并没有被校准，因为它没有一个自然的“零点”。我们的扩展提出了一种概念上新颖的技术，用于通过成对比较方法将通常的学习扩展到多标记场景，这种设置以前不适合成对分解技术。这种方法的关键思想是引入一种人工校准标签，在

论文阅读【77】A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series，SCI 一区

A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS ，SCI 一区 Early classification of time series (ECTS)旨在在观察完整数据之前对时间序