Abstract

順位学習(Learning to rank)はウェブ検索などに応用され、Computer Scienceの分野で活発な研究が進められている。一方、統計学的には判別問題および順序回帰の拡張としてとらえることが可能であり、サポートベクトルマシーンといった機械学習の領域とも関連を持つ。今回の発表では、さまざまな順位づけ手法の漸近的性質および関連性を統計学の見地より取り上げ、順位づけに用いられる損失関数が順位づけに与える影響を考察する。