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LTR(Learning to rank)是一种监督学习(Supervised Learning)的排序方法,已经被广泛应用到推荐与搜索等领域。传统的排序方法通过构造相关度函数,按照相关度进行排序。然而,影响相关度的因素很多,比如tf,idf等。传统的排序方法,很难融合多种因数,比如向量空间模型以tf*idf作为权重构建相关度函数,就很难利用其他信息了,并且如果模型中参数比较多,也会使得调参非常困难,而且很可能会出现过拟合现象。LTR采用机器学习很好地解决了这一问题。机器学习方法很容易融合多种特征,而且有成熟深厚的理论基础,并有一套成熟理论解决稀疏、过拟合等问题。