今天分享的是一个有关LTR框架的介绍，LTR是Learning-To-Rank，解决的是排序问题。排序问题在人工智能领域应用很广，比如在Gmail里搜索一个关键词，返回最匹配的邮件。再比如进入Google Drive后的一些文章推荐。

傲海的分享主要参考Google2019年发布的一篇论文《TF-Ranking：Scalable TensorFlow Library for Learning-to-Rank》，蛮长的，看了小一周才学习完。这个库已经开源了，大家可以在下方地址访问并使用：

LTR三种模式：Pointwise、Pairwise、Listwise

介绍LTR的话先要讲下Pointwise、Pairwise、Listwise这三个模式的区别，以生活中的一个例子说明：

上图是一个点餐界面，假设我们强制用户只能在界面中点一个菜，那么Pointwise、Pairwise、Listwise是如何构建训练过程的呢：

Pointwise：只关心单点的优化，比如用户点了排骨。那么就把排骨构建成正样本，其它菜都是负样本，构建成一个二分类问题，进行训练。Pointwise的问题在于缺少对整个列表的关系属性的挖掘
Pairwise：把优化问题看作两个样本的组合，训练的时候输入的是两个样本的特征组合，返回值比较高的样本
Listwise：把整个序列看作一个训练样本进行优化，Listwise也是目前比较好的一种推荐场景训练模式，因为它会完全考虑所有样本的关联属性。比方说我点了红烧肉，那么排骨也可能是我喜欢的即使我没点，这种潜在的属性挖掘用Listwise更合理

Pointwise、Pairwise、Listwise的训练模式的不同主要会影响训练中使用的Metrics评价方法，也就是DCG、NDCG等，这里就不展开说。

TF-LTR Architecture工程框架

大部分同学可能还是偏应用层，所以废话不多，直接介绍TF-LTR的框架。

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TF里面LTR框架把整个排序流程分为Training和Serving两个部分，其中包含input_fn、transform_fn、scoring_fn、ranking head这几个大的模块，下面就分别介绍下。

1.input_fn

input_fn是一个数据IO的框架，这个框架可以从存储空间拉取数据，也可以从进程中直接读取。兼容了Libsvm、tf.sequence等数据格式，也可以自定义。

有一个定义挺有意思的，他把per item feature定义叫做3-D tensor，就是这样的三元组(queries,items,feature)。context feature定义叫做2-D tensor，是个二元组(queries,feature)。PS:这个可以用到以后写架构PPT里面，看上去很专业的样子。

2.transform_fn

这一步骤做的是特征转换，把sparse feature转换成dense feature。总之，特征embedding就得了，想办法把特征给embedding了。

3.scoring_fn

定义打分规则，在training和predicting的过程中用这个函数进行打分。官方给的例子挺奇怪，为啥打分函数要这么复杂--

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