简单浏览一下Sigir2024中与ranking相关的论文。不得不说，自从LLM大热后，传统的LTR方向的论文是越来越少了，目前不少都是RAG或类似场景下的工作了，比如查询改写、rerank等。目录TheSurprisingEffectivenessofRankersTrainedonExpandedQueriesCanQueryExpansionImproveGene

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和DLCM做法类似，都是使用序列模型对rank后的结构做rerank，不同点是PRM使用了transformencoder来建模，并且使用了用户预训练向量和位置向量最后一层使用了softmax来计算每个item被点击的概率（论文提到使用click作为label，也就是所存在多个label为1的情况，不知道有没有做什么特殊处理），并

自己写的：fromtypingimportListclassSolution:deffindRelativeRanks(self,score:List[int])->List[str]:#获取成绩列表的长度n=len(score)#复制原始成绩列表score_former=score#对成绩列

题目：1080GraduateAdmission-PAT(AdvancedLevel)Practice(pintia.cn) 测试点4出现段错误，其他过了，找不出来哪里有问题。准备把别人代码复现一遍。 其他：1、排序函数要用&引用传参，不然会超时```在排序函数中使用引用传递可以避免不必要的对象拷贝，从而提高排序的

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目录概符号说明RankingDistillation代码TangJ.andWangK.RankingDistillation:Learningcompactrankingmodelswithhighperformanceforrecommendersystem.KDD,2018.概在分类问题上,知识蒸馏一般利用最后的logits,本文希望学生和教师对top-K的items的

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农夫约翰的N头奶牛（1≤N≤1000）产奶率各不相同，FJ希望根据这些比率从最快的奶牛到最慢的奶牛订购奶牛。FJ已经比较了M（1≤M≤10000）对奶牛的产奶率。他想列出另外C对奶牛的列表，这样，如果他现在比较这些C对奶牛，他肯定能够推断出所有N头牛的正确顺序。请帮助他确定C的最小值，这样的列表是可

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背景在推荐系统存在两个难题：1.需要同时优化点击、观看时长、点赞、打分、评论等多个目标，如何同时建模多个目标2.存在positionbias，即同个视频放在不通位置上点击率等会不同，如何建模positionbiasyoutube这篇论文采用了MMOE来建模多目标，并用一个shallowtower来建模position

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尝试写一下拖动元素进行排序，真是想到什么去写什么

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