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信息检索中与查询相关的排序学习问题研究的任务书
任务书
任务名称：信息检索中与查询相关的排序学习问题研究
任务背景：
在信息检索系统中，查询相关的排序是一个非常重要的问题。排序质量的好坏直接影响检索结果的准确性和用户的满意度。近年来，排序学习技术在信息检索领域得到了越来越多的关注。通过机器学习的方法，可以对查询相关的排序进行优化和改进。本任务的目的是研究与信息检索中查询相关的排序学习问题，探索排序学习技术在信息检索中的应用。
任务要求：
1.研究信息检索中的排序学习问题，了解排序学习的基本原理和技术。
2.了解查询相关的排序问题，包括相关性评估指标和算法等。
3.研究排序学习技术在信息检索中的应用和发展趋势。
4.撰写一篇论文，对信息检索中的查询相关排序问题进行探索和研究，包括但不限于以下方面：
（1）排序学习的相关理论和算法，对各种排序学习方法进行比较和评估。
（2）查询相关的排序问题，介绍相关性评估指标和算法，分析各种相关性算法的优缺点。
（3）排序学习技术在信息检索中的应用，包括排序模型的构建和评估方法，搜索引擎的实现和优化方法等。
（4）研究排序学习技术的发展趋势，分析目前存在的问题和面临的挑战。
任务成果：
一篇论文，要求不少于6000字，包括综述、研究内容、实验结果分析等内容，并撰写一份400字左右的任务总结报告。
任务时间：
自任务接受之日起，需在两个月内完成。
任务经费：
该任务不设经费。
任务评价：
评价标准将考虑以下因素：
1.论文的质量：包括文献综述、研究内容深度和创新性、实验结果的可靠性和客观性等因素。
2.任务总结报告：包括任务完成情况、认识和体会等方面。
3.研究成果的贡献：包括研究结果的实用性、理论意义和社会意义等方面。
4.论文的撰写质量：包括文献引用规范、结构规范、表达清晰等方面。
参考文献：
1.Burges,C.,Shaked,T.,Renshaw,E.,Lazier,A.,Deeds,M.,Hamilton,N.,&Hullender,G.(2005).Learningtorankusinggradientdescent.InProceedingsofthe22ndinternationalconferenceonMachinelearning(pp.89-96).ACM.
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3.Cao,Z.,Qin,T.,Liu,T.Y.,Tsai,M.F.,&Li,H.(2007).Learningtorank:frompairwiseapproachtolistwiseapproach.InProceedingsofthe24thinternationalconferenceonMachinelearning(pp.129-136).ACM.
4.Liu,T.Y.(2009).Learningtorankforinformationretrieval.FoundationsandTrends®inInformationRetrieval,3(3),225-331.
5.Agarwal,D.,Chen,B.C.,&Elango,P.(2018).Neuralrankingmodelswithweaksupervision.arXivpreprintarXiv:1810.12378.