Pairwise方法的神经网络模型RankNet：原理与应用

RankNet是一种基于神经网络的排序模型，它利用Pairwise方法将整体排序问题转化为两两组pair后的item对之间的相对序问题。这种方法的核心思想是将一个文档对如看作一个问题，并根据用户的行为（例如点击）来确定文档之间的相对顺序。例如，如果用户点击了红框的商品（d1）而没有点击绿框中的商品（d2），那么我们可以认为d1的相关性大于d2，并将d1-d2的label设置为+1，d2-d1的label设置为-1。
在RankNet中，我们不再从单个文档的分类角度来看待问题，而是从文档对的角度来考虑。假设有文档i和j，其中文档i的特征向量是Xi，文档j的特征向量是Xj。我们的目标是找到一个打分函数F，该函数可以对文档i和j进行打分。通常，我们会选择线性函数作为打分函数，即F(Xi)=WXi=w1v1i + w1v2i + … + wnvni，其中w表示权重系数，F(Xi)表示针对文档Xi给出的得分。
在RankNet中，我们使用梯度下降法来优化权重系数w，使得对于正样本（即用户更倾向于点击的文档对）的打分高于负样本（即用户不感兴趣的文档对）。这个过程是通过计算损失函数（如PairWise Logistic Loss或RankNet Loss）来实现的。这些损失函数可以衡量模型预测的文档对的顺序与实际顺序之间的差距，并通过优化权重系数来减小这个差距。
值得注意的是，PairWise Logistic Loss和RankNet Loss在本质上是等价的。这是因为它们都试图解决相同的问题：将整体排序问题转化为两两组pair后的item对之间的相对序问题。在实际应用中，我们通常会选择使用PairWise Logistic Loss作为损失函数，因为它可以进一步化简为避免指数运算上溢出。
在RankNet模型结构方面，由于面对的是庞大的物料库做检索，且需快速准确，所以通常会采用双塔结构。这种结构可以有效地将特征提取和排序任务分离，使得模型更加简洁和高效。
总的来说，RankNet是一种基于神经网络的排序模型，它利用Pairwise方法将整体排序问题转化为两两组pair后的item对之间的相对序问题。通过优化权重系数和选择合适的损失函数，RankNet可以在实际应用中实现高效的物料检索和排序任务。尽管深度学习的发展日新月异，但RankNet作为早期的一种排序模型，仍然在信息检索、推荐系统和广告投放等领域发挥着重要的作用。