====== TFE 2011-2012 (final year project) ====== [[tfe2011-2012|Back to list]] ===== Learning to rank ===== En machine learning, le problème //learning to rank// concerne l'induction automatique de modèles de classement à partir d'un ensemble d'apprentissage donné. Etant donné un utilisateur, une requête, et un ensemble de documents candidats donnés, le problème consiste à trier ces documents selon leur pertinence par rapport à la requête et au profil de l'utilisateur. Ce problème de première importance constitue un domaine de recherche des plus actifs, notamment dans le contexte des moteurs de recherches et des systèmes de recommandations où les modèles de ranking ont besoin d'être les plus précis possibles et les plus fidèles aux goûts de chaque utilisateur. En fonction des intérêts de l'étudiant, l'objectif de ce travail est de faire un état de l'art des algorithmes qui ont déjà été proposés dans ce domaine et/ou de réaliser une implémentation de certaines de ces méthodes et de les évaluer en pratique sur un problème concret. == Compétences: == Recherche, informatique, créativité. == Références: == * [[http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v14/|Proceedings of the Yahoo! Learning to Rank challenge]] * [[http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_to_rank|Learning to rank (Wikipedia)]] == Renseignements: == [[http://www.montefiore.ulg.ac.be/~geurts/|Pierre Geurts]] (), [[http://www.montefiore.ulg.ac.be/~glouppe/|Gilles Louppe]] ()