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做求职网站,网络设计专业工资,北京正邦设计公司官网,青岛网站seo多少钱文章目录Reciprocal Rank Fusion 简介核心原理算法特点应用场景示例代码注意事项Reciprocal Rank Fusion 简介 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 是一种用于融合多个排序列表的算法#xff0c;常用于信息检索、推荐系统或搜索引擎中。它通过结合不同排序结果的排名信息#xff…文章目录Reciprocal Rank Fusion 简介核心原理算法特点应用场景示例代码注意事项Reciprocal Rank Fusion 简介Reciprocal Rank Fusion (RRF) 是一种用于融合多个排序列表的算法常用于信息检索、推荐系统或搜索引擎中。它通过结合不同排序结果的排名信息生成一个更优的最终排序。RRF 的核心思想是利用排名的倒数加权求和使得高排名项在融合结果中更具优势。核心原理RRF 的公式如下RRFscore ( d ) ∑ i 1 k 1 r i ( d ) c \text{RRFscore}(d) \sum_{i1}^{k} \frac{1}{r_i(d) c}RRFscore(d)i1∑k​ri​(d)c1​其中d dd表示待排序的文档或项。k kk表示参与融合的排序列表数量。r i ( d ) r_i(d)ri​(d)表示文档d dd在第i ii个排序列表中的排名从 1 开始。c cc是一个常数通常设为 60用于平滑低排名项的影响。算法特点无需归一化RRF 直接利用排名信息无需对原始分数进行归一化处理。高排名优先排名越靠前的项对最终分数的贡献越大倒数加权强化了头部效应。鲁棒性对部分列表的噪声或偏差具有一定容错能力。应用场景多模型融合结合不同检索模型如 BM25、深度学习模型的结果。跨领域排序合并来自文本、图像等多模态数据的排序列表。推荐系统聚合用户历史行为、协同过滤等多种推荐策略的输出。示例代码以下是一个简单的 Python 实现defreciprocal_rank_fusion(rank_lists,c60):scores{}forr,rank_listinenumerate(rank_lists):forrank,docinenumerate(rank_list,1):scores[doc]scores.get(doc,0)1/(rankc)# 按分数降序排序sorted_docssorted(scores.keys(),keylambdax:-scores[x])returnsorted_docs# 示例输入两个排序列表list1[docA,docB,docC]list2[docB,docC,docA]resultreciprocal_rank_fusion([list1,list2])print(result)# 输出融合后的排序注意事项常数 (c) 的选择会影响低排名项的权重需根据实际场景调整。若某些列表未包含全部项缺失项的排名可按固定值如列表长度 1处理。RRF 更关注排名相对位置而非绝对分数适合异构排序列表的融合。示例defrrf_rescore(lists,k60):rrf_scores{}forrank_listinlists:forrank,iteminenumerate(rank_list,start1):rrf_scores[item]rrf_scores.get(item,0)1/(krank)sorted_itemssorted(rrf_scores.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)return[{score:score,document:item,index:i}fori,(item,score)inenumerate(sorted_items)]if__name____main__:lists[[a,b,c,d],[b,c,e],[c,f],[a,c,g]]resultrrf_rescore(lists)print(result)