Improving Ranking without Training Data

         
  • October 06, 2025

We attempted to construct good ranking models even for domains without training data by predicting the parameters of the ranking model from domain features.

Members

Takumi Ito

Master Course Student

Atsuki Maruta

Doctoral Course Student

Makoto P. Kato

Associate Professor

Publications

  • Takumi Ito, Atsuki Maruta, Makoto P. Kato, Sumio Fujita. PR-Rank: A Parameter Regression Approach for Learning-to-Rank Model Adaptation without Target Domain Data. Proceedings of the The 25th International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2024), Dec. 2024.
  • 伊藤拓誠, 丸田敦貴, 加藤誠, 藤田澄男. ターゲットドメインのデータが不要なランキング学習モデルのドメイン適応. 電子情報通信学会論文誌 D. 2025, J108-D (5), pp. 274-285.
  • 伊藤拓誠, 丸田敦貴, 加藤誠. ドメイン特徴に基づくランキング学習モデルのドメイン適応. 第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2024), Mar. 2024.