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遷移排序學習是信息檢索領域中一個重要的硏究方向，它利用帶標簽的源域數據來解決沒有標簽目標域數據的排序問題。已有的遷移排序學習方法并沒有直接解決源域與目標域的數據分布不一樣的問題。因此本文提岀了一個雙循環遷移排序學習方法。該方法基于生成對抗網絡，直接將源域數據映射到目標域數據中。雙循環遷移排序模型主要有兩部分：（1）讓兩個數據域互相學習對方域的特征分布信息部分，（2）使用已經嵌入目標域特征信息的源域數據來訓練排序模型部分。為了更有效率，數據域特征分布學習和排序模型學習是交叉進行的，共同訓練。同時排序模型還為特征分布學習部分提供優化目標，該優化目標滿足生成特征和原有標簽之間的相關性，并且保持不同類別生成特征之間的距離。在 LETOR3.0和 LETOR4.0標準排序學習數據集進行實驗驗證，結果表明本文提出的方法在平均準確率（MAP）和累計信息增益（NDCG）等評價標準下和已有主流算法相比都取得了更好的效果。
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