Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  202005071458
TI  -  ارائه الگوریتمی مبتنی بر یادگیری جمعی به منظور یادگیری رتبه‌بندی در بازیابی اطلاعات
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  شاکری آزاده
AU  -  قنبری             الهام 
AD  -  هیات علمی دانشگاه
AD  -  دانشگاه تهران
Y1  -  2019
PY  -  2019
VL  -  25
IS  -  7
SP  -  67
EP  -  86
KW  -  یادگیری رتبه‌بندی
KW  -   یادگیری رتبه‌بندی در بازیابی اطلاعات
KW  -   یادگیری ماشین
KW  -   یادگیری جمعی
DO  -  
N2  -  یادگیری رتبه‌بندی که یکی از روش‌های یادگیری ماشین برای مدل کردن رتبه‌بندی است، امروزه کاربردهای بسیاری به خصوص در بازیابی اطلاعات، پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی دارد. فعالیت یادگیری رتبه‌بندی را می‌توان به دو بخش تقسیم کرد. یکی سیستم یادگیری مورد استفاده و دیگری سیستم رتبه‌بندی. در سیستم یادگیری، یک مدل رتبه‌بندی بر اساس داده‌های ورودی ساخته می‌شود. در بخش سیستم رتبه‌بندی، از این مدل ساخته شده برای پیش‌بینی رتبه‌بندی استفاده می‌شود. در این مقاله یک الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر یادگیری جمعی به منظور یادگیری رتبه‌بندی اسناد ارائه می‌شود که این الگوریتم به صورت تکراری یادگیرهای ضعیفی بر روی درصدی از داده‌های آموزشی که توزیع آنها بر اساس یادگیر قبلی عوض شده است، می‌سازد و جمعی از یادگیرهای ضعیف را برای رتبه بندی تولید می‌کند. این الگوریتم سعی می‌کند تا با ساختن رتبه‌بند بر روی درصدی از داده‌ها، سبب افزایش دقت و کاهش زمان شود. با ارزیابی بر روی مجموعه داده لتور 3 دیده می‌شود که بهتر از الگوریتم‌های دیگری در این زمینه که مبتنی بر یادگیری جمعی هستند، عمل می‌کند.
UR  - rimag.ir/fa/Article/1458
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/1458
ER  -  
