Was sind die Alternativen zu RankLib?


Beste Antwort

Hier finden Sie einige Informationen zum Ranking von Bibliotheken außerhalb von RankLibhttp: //arogozhnikov.github.io/2015/06/26 /learning-to-rank-software-datasets.html:

  1. LEROT (Python)
  2. xapian-letor
  3. Metrisches Lernen zum Rang (Matlab)
  4. SVM-Rank-Implementierung (C ++)
  5. ListMLE , ListNET
  6. SVM-MAP-Implementierung (C ++ )
  7. Lernen, die Bibliothek zu bewerten (C ++)
  8. jforests (Java)
  9. IPython-Demo zum Erlernen des Rankings
  10. Implementierung von LambdaRank (Python) speziell für Kaggle-Ranking-Wettbewerbe)

Trotzdem bleibt RankLib immer noch die beste Option in Bezug auf Reife und nachgewiesene Korrektheit.

Wenn keine dieser Optionen für Sie funktioniert, besteht immer die Möglichkeit, selbst eine zu schreiben.

Antwort

Alternativen Ich habe in der Vergangenheit verwendet und kann empfehlen:

SVMRank (C) Support Vector Machine für Ranking

JLIS-Reranking (Java) http://flake.cs.uiuc.edu/~mchang21/softwares/JLIS/rerank.html

Nicht verwendet, aber bekannt von:

XGboost (weit verbreitet mit Schnittstellen für viele Sprachen; Ich habe es nie wegen Ranking-Problemen versucht.) dmlc / xgboost (siehe auch dieses XGBoost-Rank-Beispiel )

Jforests (Java) jforests – Baumensembles für maschinelles Lernen – Google Project Hosting

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