learn2rank目前基本两个分支，1是神经网络学派ranknet，lamdarank，另一个是决策树学派如gbrank,lamdamart
05年提出ranknet，算分模块是简单的全连接网络，loss函数是预测概率之家的pair-wise关系和真实lablel的pair-wise关系的逻辑回归。
预测概率的pair-wise关系是两个相减然后求个sigmoid，如下图：
真实概率如下）（S_ij表示，i 比 j 相关，S_ij是1，反之是 -1，如果label一样是0）：
最后的loss是
然后可以化简为：
具体推倒过程见：
从ranknet到lamdarank，再到lamdamart
原文：http://www.cnblogs.com/dmesg/p/7891022.html