Ranking-Algorithmen können mit grösseren Datenbeständen besser lernen. Die Yahoo! Labs haben einen Wettbewerb ausgerufen, Ranking-Algorithmen anhand grosser Datenbestände, welche von Yahoo! zur Verfügung gestellt werden, zu erstellen bzw. optimieren.
Zahlreiche Forschungspapiere beschreiben Algorithmen für “Learn to Rank” (LTR). Die wirklich grossen, hochskalierten Datensätze aus der realen Welt sind jedoch nicht verfügbar. Yahoo! stellt zwei aktuelle Datensätze zur Verfügung. An diesen Datensätze haben die Rankingfunktionen von Yahoo! gelernt. Jeder interessierte kann nun antreten und seine eigenen Algorithmen am gleiche Set trainieren.
Einen direkten Vergleich zum Yahoo! Trainings Set wird es nicht geben. Ein Vergleich mit den Mitbewerbern ist während des Wettbewerbs möglich.
Yahoo! spricht Forscher von wissenschaftlichen Institutionen und in Firmen an. Einzelpersonen ist die Teilnahme ebenfalls gestattet.
Der Wettbewerb startete am 1. März 2010 und läuft bin zum 31. Mai 2010. Die Gewinner werden im Juni verkündet.
Preise differieren zwischen 8 000 Dollar für den 1. Platz und 1 000 Dollar für den 4. Platz. Die Gewinner erhalten die Möglichlkeit, während eines Workshops anlässlich der Internationalen Koferenz für maschinenbasiertes Lernen am 25. Juni in Haifa (Israel), ihre Methode zur Berechnung des Rankings zu präsentieren.
Yahoo! Labs:
Yahoo! Learning to Rank Challenge
Microsoft Research:
LETOR: Learning to Rank for Information Retrieval