DLCM使用了深度神经网络对Top N个doc信息进行了复杂的交互来捕捉local ranking context; DLCM建立在现有的LTR模型之上，直接使用LTR提取的特征向量; DLCM使用了基于注意力的损失函数，相较于其他的listwise方法计算的损失更有效; 2. 模型符号化定义

2024年5月26日 · dlcm模型主要包含3个步骤： 1. 用rank模型对doc排序，并用embedding层把（q，d）表示为特征向量x (q,d) (这个特征向量是从rank模型的计算结果，还是rerank阶段通过embedding层训练出来的？

2023年11月19日 · DLCM模型主要包括3步： ① 传统LTR模型，得到精排的TopN个item； ② 使用GRU从后到前的顺序学习TopN个item的关系； ③ 根据GRU输出进行rerank学习；

Given the "lifecycle" of data as the period covering its creation, utilization, storage, and annulment, DLCM is a means of data management that transfers data to the optimum storage at each of these lifecycle stages, thereby reducing total cost of ownership (TCO) while maintaining the optimum service level.

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2024年6月17日 · Deep Listwise Context Model（DLCM） 是一种用于排名细化的深度学习模型，它通过递归神经网络捕捉查询的局部搜索语境，从而改进初始的文档排名。现在，这一创新性模型已以开源形式提供，让你可以轻松集成到自己的学习排名系统中。

2024年8月31日 · Deep-Listwise-Context-Model-for-Ranking-Refinement（DLCM）是一个用于排序优化的深度列表上下文模型。 该项目旨在通过动态地为每个查询学习一个局部模型，并使用它来优化排名结果，从而提高信息检索的性能。

2019年10月3日 · 该领域的首篇代表作，诞生于2018年. Qingyao Ai, Keping Bi, Jiafeng Guo, and W Bruce Cro . 2018. Learning a Deep Listwise Context Model for Ranking Refinement

2021年7月21日 · DLCM, SIGIR18，listwise重排序模型. Learning a Deep Listwise Context Model for Ranking Refinement. 1. Motivation. 信息检索中，不同的query的相关文档的分布可能是不一样的。

2022年7月29日 · DLCM是一种用于排名细化的深度学习模型，利用列表上下文信息改进排序效果。该模型在Learning to Rank领域具有重要意义，通过多年的研究和实践，已经在多个应用场景中展现出优秀的性能。