达观数据：LTR那点事—AUC及其与线上点击率的关联详解

LTR（Learning To Rank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法，现已经广泛应用于信息索引，内容推荐，自然语言处理等多个领域。以推荐系统为例，推荐一般使用多个子策略，但哪个策略更好？每个策略选出多少候选集？每个候选集呈现的顺序如何排序？这些问题只能根据经验进行选择，随着策略越来越多，上述问题对推荐效果的影响会越来越大。于是乎，人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题，至此LTR就出世和大家见面了。发展到现在，LTR已经形成较为成熟的理论基础，并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题，在实际应用中取得较好的效果。做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标，AUC的提升会带来线上点击率 ………………………………