機器學(xué)習(xí)中的排名任務(wù)是指給定一個查詢，根據(jù)相關(guān)性對文檔進行排序。

例如，搜索引擎中的搜索結(jié)果排序就是一個排名任務(wù)的例子。在這個例子中，查詢是用戶輸入的搜索詞，文檔是搜索引擎索引的網(wǎng)頁。排名任務(wù)的目標是將與查詢相關(guān)性最高的文檔排在前面。

將兩個節(jié)點互相按一定的規(guī)則互相比較，得到的無非三種結(jié)果，

-1 低于排名

0 排名相同

+1 高于排名

具體節(jié)點的互相排名計算，對于整體數(shù)據(jù)進行排名

機器學(xué)習(xí)中的排名算法有很多，其中一些典型的算法包括：排序向量機（SVM）1、AdaRank?2、LambdaMART?3、RankBoost 、RankNet 、ListNet 、和LambdaRank 。

基于分值函數(shù)的排序算法是指使用分值函數(shù)來對數(shù)據(jù)進行排序的算法。常用的排序算法包括：冒泡排序，選擇排序，插入排序，希爾排序，歸并排序，快速排序等等1。例如，快速排序是一種常用的基于分治思想的排序算法，它的基本思想是通過一趟排序?qū)⒋庞涗浄指畛瑟毩⒌膬刹糠?strong>2。

基于偏好函數(shù)的排序算法是指使用偏好函數(shù)來對數(shù)據(jù)進行排序的算法。常用的排序算法包括：冒泡排序，選擇排序，插入排序，希爾排序，歸并排序，快速排序等等1。例如，基于偏好函數(shù)的排序算法可以是基于用戶評分的推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法2。

【機器算法】

機器翻譯中的一些算法可以使用排序算法來實現(xiàn)。例如，機器翻譯中的短語表可以使用基于偏好函數(shù)的排序算法來生成1。這些算法可以根據(jù)不同的偏好函數(shù)對短語進行排序，以便在翻譯過程中選擇最佳的短語。

【情感分析】

情感分析是一種自然語言處理（NLP）方法的應(yīng)用，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理，利用一些情感得分指標來量化定性數(shù)據(jù)的方法。在自然語言處理中，情感分析屬于典型的文本分類問題，即把需要進行情感分析的文本劃分為其所屬類別。

排序算法在情感分析中的應(yīng)用主要是用于特征選擇和特征提取。例如，可以使用基于信息增益的排序算法來選擇最具代表性的特征，以便在情感分析中使用。此外，還可以使用排序算法來提取情感詞匯，以便在情感分析中使用。

谷歌的網(wǎng)頁排名算法

用各個網(wǎng)頁的互相關(guān)聯(lián)性，確定這個網(wǎng)頁的重要性。

排名算法是指各大搜索引擎用來對其索引中的結(jié)果列表進行評估和排名的規(guī)則。例如，PageRank算法是一種由Google公司創(chuàng)始人之一發(fā)明的算法，用于對網(wǎng)頁進行排名。PersonalRank算法是一種在推薦場景中使用的算法，用于計算item節(jié)點影響力排名，即為用戶感興趣的item。