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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-LTR-001
category: AI_and_ML
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, learning-to-rank, ltr, reranking, machine-learning, ranking-algorithms]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Learning to Rank (LTR)|Learning to Rank (LTR)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터로 학습하는 최적의 정렬: 단순히 단어 빈도를 세는 것을 넘어, 클릭 데이터나 인간의 피드백을 머신러닝 모델로 학습시켜 사용자가 가장 만족할 만한 순서로 검색 결과를 재배치하는 기술."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
Learning to Rank(LTR)는 지도 학습(Supervised Learning)을 통해 정보 검색 시스템의 랭킹 모델을 구축하는 기계 학습의 한 분야입니다.

1.  **3대 주요 접근 방식**:
    *   **[[Pointwise Approach|Pointwise Approach]]**: 각 문서의 관련성을 개별적으로 예측합니다 (회귀/분류).
    *   **[[Pairwise Approach|Pairwise Approach]]**: 두 문서 중 어느 것이 더 관련성이 높은지를 비교하며 학습합니다 (RankNet, LambdaMART 등).
    *   **[[Listwise Approach|Listwise Approach]]**: 전체 문서 리스트의 순위 구조를 최적화합니다 (SoftRank, ListNet 등).

2.  **데이터 소스 (Judgment List)**:
    *   **인간 평가 (Explicit Feedback)**: 평가자가 직접 질문-문서 쌍에 점수를 매긴 데이터.
    *   **사용자 행동 (Implicit Feedback)**: 클릭 로그, 체류 시간, 구매 이력 등을 통해 선호도를 추정합니다.

3.  **활용 사례: [[Reranking|Reranking]]**:
    *   1단계 검색(예: BM25)에서 수천 개의 후보군을 빠르게 뽑아낸 뒤, 2단계에서 고성능 LTR 모델(또는 Cross-Encoder)을 사용하여 수십 개의 최상위 결과를 매우 정밀하게 재정렬합니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **데이터 오염 및 편향**: 사용자가 상단에 있는 결과를 더 많이 클릭하는 [[Position Bias|Position Bias]] 등으로 인해 학습 데이터가 왜곡될 수 있습니다.
*   **모델 복잡도**: LTR 모델(특히 Deep LTR)은 추론 속도가 느려 실시간 검색 환경에서는 랭킹 대상 문서 수를 제한해야 하는 등 지연 시간(Latency) 관리가 필수적입니다.

## 💻 실전 구현 코드 (Boilerplate)
`XGBoost` 라이브러리의 `XGBRanker`를 사용하여 간단한 LTR 모델을 학습시키는 개념 예시입니다.

```python
import xgboost as xgb
import numpy as np

# 1. 훈련 데이터 준비 (특징값 X, 관련성 점수 y, 그룹 정보 qid)
# X: [문서 길이, 키워드 빈도, 클릭률 등]
X = np.random.rand(100, 5) 
y = np.random.randint(0, 5, 100) # 0~4점 척도
groups = [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10] # 쿼리당 10개씩 문서가 매칭됨

# 2. XGBRanker 모델 설정 및 학습
ranker = xgb.XGBRanker(
    objective="rank:ndcg",
    lambdarank_pair_method="topk",
    eta=0.1,
    max_depth=6
)

ranker.fit(X, y, group=groups)

# 3. 새로운 문서 세트에 대한 랭킹 예측
test_docs_features = np.random.rand(10, 5)
scores = ranker.predict(test_docs_features)
sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]

print(f"Top Recommended Doc Index: {sorted_indices[0]}")
```

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **기반 기술**: [[Machine Learning (Machine Learning)|Machine Learning]], [[Information Retrieval (IR)|Information Retrieval (IR)]]
*   **평가 지표**: [[nDCG|nDCG]], [[MAP|MAP]], [[ERR|ERR]]
*   **고도화 기법**: [[Reranking|Reranking]], [[LambdaMART|LambdaMART]], [[Cross-Encoder|Cross-Encoder]]

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*Last updated: 2026-05-04*
