Разработчики поисковых приложений приложили немало усилий для оптимизации ранжирования результатов поиска, особенно в таких областях, как электронная торговля, где постепенное улучшение ранжирования напрямую влияет на доход. В результате были вложены десятилетия в методы, которые применяют машинное обучение к ранжированию , а в последнее время — в нейронные подходы. Вместо того, чтобы повторять свои опасения по поводу отличения ранжирования от релевантности , я решил применить другой..

За последние несколько лет алгоритмы ранжирования стали чрезвычайно популярными в отрасли, и все больше и больше компаний находят достоинства в их приложениях. LightGBM - это быстрая, распределенная и высокопроизводительная модель обучения на основе дерева с градиентным бустом (GBDT, GBRT, GBM и MART), которую можно использовать для регрессии, классификации и ранжирования. Алгоритм LightGBM универсален и обеспечивает превосходные результаты по сравнению с другими алгоритмами ранжирования,..