摘要：排序学习是机器学习与信息检索相互结合的研究领域，它利用机器学习的方法自动调节参数、综合多种排序特征、同时可以避免过拟合，进而得到新的排序模型用于排序被检索的文档．在排序学习方法中，Listwise方法的排序效果相对较好，但是目前已有的属于此类学习算法也有很多缺点：由于是基于列表所有的置换进行训练，时间复杂度太高；其损失函数并未充分利用极其重要的排序位置信息．本文基于此提出了新的学习算法，引入了位置信息损失因子，构建了新的损失函数，同时使用了效率更高的训练方法．最后在LETOR4．0数据集上的实验结果表明，新学习算法的排序性能得到了较为明显的提升．

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