1 不那么重要的引言

一般地，在推荐系统中，对于召回结果集需要经过排序截取topN露出，那么就需要给每条结果打一个分值，按分值排序。
因此，找到一个合适的打分函数就至关重要，那么排序学习算法的作用就是通过学习训练找到这样一个打分函数。
『pairwise』顾名思义，就是两两成对。在排序学习算法中，pairwise其实就是一种算法思想，与传统的打分函数相比，pairwise另辟蹊径。

2 通俗理解pairwise

在引言中我们提到，pairwise相较于构造传统的打分函数的做法大有不同。具体详解：

（1）pairwise不考虑使用打分函数给分值后做排序，而是考虑找到召回结果集中每条结果与其它结果的偏序关系（即位置先后关系），然后利用所有偏序关系得出整体排序结果。这样做的好处就是可以利用结果之间的隐含关系。

（2）然后，排序问题就简化为找偏序关系。假设，有result1和result2，那么它们的偏序关系只存在两种情况：（1）result1位置在result2之前，（2）result1位置在result2之后。

（3）因此，找偏序关系问题就可以简化为一个二分类问题。两个结果为一组输入，通过二分类模型得出分类结果（即偏序关系）。

（4）最后，利用拓扑排序将所有偏序关系对排列，得到最终的排序结果。

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