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遷移排序?qū)W習(xí)是信息檢索領(lǐng)域中一個重要的硏究方向，它利用帶標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)來解決沒有標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)的排序問題。已有的遷移排序?qū)W習(xí)方法并沒有直接解決源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布不一樣的問題。因此本文提岀了一個雙循環(huán)遷移排序?qū)W習(xí)方法。該方法基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)，直接將源域數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)域數(shù)據(jù)中。雙循環(huán)遷移排序模型主要有兩部分：（1）讓兩個數(shù)據(jù)域互相學(xué)習(xí)對方域的特征分布信息部分，（2）使用已經(jīng)嵌入目標(biāo)域特征信息的源域數(shù)據(jù)來訓(xùn)練排序模型部分。為了更有效率，數(shù)據(jù)域特征分布學(xué)習(xí)和排序模型學(xué)習(xí)是交叉進(jìn)行的，共同訓(xùn)練。同時排序模型還為特征分布學(xué)習(xí)部分提供優(yōu)化目標(biāo)，該優(yōu)化目標(biāo)滿足生成特征和原有標(biāo)簽之間的相關(guān)性，并且保持不同類別生成特征之間的距離。在 LETOR3.0和 LETOR4.0標(biāo)準(zhǔn)排序?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明本文提出的方法在平均準(zhǔn)確率（MAP）和累計信息增益（NDCG）等評價標(biāo)準(zhǔn)下和已有主流算法相比都取得了更好的效果。
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