ベストアンサー
ここに、RankLib以外のライブラリをランク付けするための学習がありますhttp://arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html：
- LEROT （Python）
- xapian-letor
- ランク付けするメトリック学習（Matlab）
- SVMランクの実装（C ++）
- ListMLE 、 ListNET
- SVM-MAP実装（C ++ ）
- ライブラリのランク付けを学ぶ（C ++）
- jforests （Java）
- ランク付けの学習に関するIPythonデモ
- LambdaRankの実装（Python）、特にkaggleランキング競争のために）
とはいえ、RankLibは依然として最高です成熟度と証明された正確さの観点からのオプション。
これらのいずれもうまくいかない場合は、常に自分で作成するオプションがあります。
回答
代替案私は過去に使用したことがあり、推奨できます：
SVMRank（C）ランキング用のサポートベクターマシン
JLIS-再ランク付け（Java） http://flake.cs.uiuc.edu/~mchang21/softwares/JLIS/rerank.html
使用されていませんが、次のことを知っています：
XGboost（多くの言語のインターフェースで広く使用されています。ランキングの問題で試したことはありません） dmlc / xgboost （この XGBoostランクの例も参照してください）
Jforests（Java） jforests-機械学習用のツリーアンサンブル-Googleプロジェクトホスティング