최상의 답변
다음은 RankLib 외부의 라이브러리 순위 지정 학습입니다 .http : //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html :
- LEROT (Python)
- xapian-letor
- 순위 측정법 학습 (Matlab)
- SVM-Rank 구현 (C ++)
- ListMLE , ListNET
- SVM-MAP 구현 (C ++ )
- 라이브러리 순위 지정 방법 (C ++)
- jforests (자바)
- IPython 데모 순위 학습
- LambdaRank 구현 (Python)은 특별히 kaggle 순위 경쟁을위한 것입니다.)
하지만 RankLib은 여전히 최고입니다. 성숙도와 검증 된 정확성 측면에서 옵션을 선택합니다.
이 중 어느 것도 효과가없는 경우 항상 직접 작성할 수있는 옵션이 있습니다.
답변
대안 나는 과거에 사용했으며 다음을 추천 할 수 있습니다.
SVMRank (C) 랭킹 지원 벡터 머신
JLIS-Reranking (Java) http://flake.cs.uiuc.edu/~mchang21/softwares/JLIS/rerank.html
사용하지는 않았지만 다음 사항을 알고 있습니다.
XGboost (여러 언어의 인터페이스와 함께 널리 사용됨; 순위 문제로 시도한 적이 없음) dmlc / xgboost (이 XGBoost 순위 예 참조) )
Jforests (자바) jforests-머신 러닝을위한 트리 앙상블-Google 프로젝트 호스팅