提出了一种新的 quicksort-flavored 算法，可以在大量训练数据集上优化非可分离损失函数。已证明，该方法适用于包括 AP 和 NDCG 基础上的损失函数，并且对于我们的方法渐近计算复杂度不能提高。我们展示了该方法在优化结构化铰链损失上的效果并且得到了比简单的可分离损失函数更好的结果，同时需要相当的训练时间。

Apr, 2016

本文提出了一种优化排序度量 NDCG（即归一化折扣累计增益）和其变种方法的方法，包括创新的组成式方法和双层组成式优化问题，以及利用初始热身和停止梯度算子的实用策略。该方法使用可证明收敛保证的有效随机算法，并通过多个数据集上的实验，展示了在 NDCG 方面优于之前的排序方法的效果。

Feb, 2022

本研究从理论角度探讨了广泛使用的标准化折扣累计增益（NDCG）- 类型排名度量的理论特性，提出了 “一致可区分性” 的概念，揭示了是否具有一致可区分性取决于折扣函数的降幂程度，在各种选择 k 和折扣函数的情况下，对 NDCG@k 的可区分性进行了分析，并对实验结果进行检验。

Apr, 2013

介绍了 nDCG 的变体 ——rankDCG, 旨在解决 nDCG 等在用户排序或推荐系统中存在的问题；新方法满足有效排序算法的多个标准，并在实验中证明了其有效性。

Mar, 2018

图像检索中，标准评估指标依赖于分数排名，如平均精度（AP）、前 k 个结果的召回率（R@k）、归一化折现累积增益（NDCG）。本研究引入了一种用于鲁棒且可分解的排名损失优化的通用框架，解决了端到端训练深度神经网络时面临的两个主要挑战：非可微性和非可分解性。首先，我们提出了一种通用的排名操作符替代品 SupRank，它适用于随机梯度下降，提供了排名损失的上界并保证了鲁棒训练。其次，我们使用一个简单而有效的损失函数来减小排名损失的批次平均近似与整个训练集上的损失值之间的可分解性差距。我们将我们的框架应用于图像检索的两个标准指标：AP 和 R@k。此外，我们还将我们的框架应用于分层图像检索。我们引入了 AP 的扩展，即分层平均精度 H-AP，并对其以及 NDCG 进行了优化。最后，我们创建了第一个分层地标检索数据集。我们使用半自动流程创建分层标签，扩展了大规模的 Google Landmarks v2 数据集。该分层数据集可在此 URL 公开获取。代码将在此 URL 发布。

Sep, 2023

对推荐方法的评估方法进行了探讨，研究了离线评估和在线试验之间的关系，并分析了离线评估指标的一致性和实用性。

Jul, 2023

介绍了一种基于非参数排序的双步骤方法，可以将 MRR 和 NDCG 模型合并，从而在视觉对话的领域中发挥出色，展现了当前 MRR 和 NDCG 的最优表现。

Apr, 2021

本文提出了一种利用随机排序策略来进行公平学习及考虑排序项影响的通用 LTR 框架，并通过基于政策梯度方法的 Fair-PG-Rank 算法进行优化，可在保持曝光公平性的情况下优化各种效用指标。通过实验结果验证了此方法在个人和集体公平性方面的有效性。

Feb, 2019

Pairwise Differentiable Gradient Descent (PDGD) is an efficient and unbiased Online Learning to Rank approach that allows for effective optimization of non-linear models based on user interactions and preferences, providing a better user experience than previously possible.

Sep, 2018

本论文提出了一种新的基于 Learning-to-Rank 方法的 Top-N-Rank 推荐算法，通过在排名列表中只评估前 N 个项目，消除评估低排名项目对学习排序函数的影响，并借助多种类型的隐式反馈来提高推荐质量，使用 ReLU 作为平滑目标函数的方法显著提高了排名质量和运行时间。

Dec, 2018