百年清华

在研究院工作快5年了，没想到电子工程出身的我会和SIGIR^注1，这一信息检索领域的顶级会议，结下如此的不解之缘。

从2004年到2008年，自己在信息检索这个方向上走过的道路，也是自己在微软亚洲研究院不断成长的过程：从熟悉信息检索这个领域，量身定做地投出第一篇SIGIR论文，到提高研究能力和写作技巧，到确定自己的主攻方向，到为引领一个研究学派而努力。

期间的收获和感悟颇多，写下来愿与大家分享。

第一年：“发表第一篇SIGIR论文”

我毕业于清华大学电子工程系，博士论文工作是关于视频信号处理的，如视频切割、关键帧抽取、视频总结等。2003年加入微软亚洲研究院，2004年转入互联网搜索与挖掘组，从此开始了对信息检索这一全新领域的探索。

这次转行没有想象的那么艰难，因为微软亚洲研究院在信息检索领域已经有了很多的成果，在SIGIR上也发表了不少论文。有这么好的一个平台，可以通过和同事们的交流很快进入状态。

但是过程并不轻松，毕竟信息检索领域几十年的历史沉淀了很多的知识和经验，需要一点点去体会和掌握。为了更快更好地掌握这些知识，我和我的实习生们一起，在组内开展了一系列的讲座，包括《现代信息检索》、《最优化方法》、《统计机器学习》等等。经验证明，这种方法十分有效：自己看书学习是一种感觉，要能够在众人面前把东西透彻地讲出来，是另外一种境界。虽然不得不花很多的功夫，但是这个过程为我和我的实习生日后在信息检索领域的研究打下了坚实的理论基础。

在提高基础知识的同时，我们也开始通过阅读论文，以及和同事的交流来了解SIGIR这个会议。当时的愿望很朴素：能够尽快地像其他同事一样，在SIGIR这个顶级学术会议上有论文发表。通过阅读论文，我逐渐发现SIGIR其实是个很传统，很重视经验结果的会议。SIGIR的论文通常都有很翔实的实验结果，因为只有这样才能验证所提出的算法在海量信息处理中是否有上佳的表现。作为进入这个领域的第一个尝试，我决定“投其所好”，为SIGIR“量身定做”一篇有关经验比较的论文。

当时研究院正在参加TREC^注2比赛。这个比赛中有一个任务叫做Topic Distillation，其目的是找到与所查询主题最相关的子网站入口，也就是说即便有的时候子页面比父页面更加相关，我们还是希望返回父页面。为了解决这个问题，我们提出把网页里的关键词按照网站结构向父页面进行传播。经过实验验证，这个方法非常有效。于是我就想，是不是还有其他类似的做法呢？除了关键词以外，我们是否可以把网页的相关性得分（relevance score）进行传播？除了沿着网站结构以外，我们是否还可以沿着超级链接结构进行传播？有了这个想法以后，我们对以往的相关文献进行了调研，发现确实有人做过把相关性得分沿着超级链接进行传播的尝试。这就启发我对以上提及的各种传播方式进行系统的对比研究。于是我把所有相关的方法进行列举、分类，并对其进行了大量的实验比较，并最终得到了很多有意思的结果。我按照自己总结的SIGIR的“范式文本”，把这些比较结果写成了一篇论文，提交给了SIGIR 2005。最终这篇文章被录用了。虽然有些幸运的成分，但是不管怎么样，通过“模仿”，我的SIGIR之旅正式启航了。

第二年：“掌握扩大战果的本领”

发表第一篇文章固然重要，但是如何排除幸运的因素，真正具有持续发表SIGIR论文的实力更加重要。这方面，微软亚洲研究院的国际化平台给了我很大的帮助。每年，研究院都会吸引大量国外的知名学者来进行访问交流，我正是借助这样的机会认识了杨益挊教授。

杨益挊教授是美国卡耐基梅隆大学的教授，是文本分类领域的专家。我有幸在她访问研究院期间和她合作了的一篇论文。当我把初稿写出来让她修改的时候，她来来回回和我讨论了5遍“引言”怎么写。其实她完全可以直接帮我把这一章改好，所花的力气要少很多。但是杨老师耐心地给我提意见，让我自己一点一点修改。这个过程使我意识到有了好的技术，还要清晰准确地表达出来，恰到好处地突出自己的贡献。这对我日后的论文写作以及给学生改论文都有很大的帮助。至今仍然十分羡慕杨老师的境界：“写论文其实是一件很享受的事情，写起来象清泉流水一样，禁不住要把那么好的研究成果和别人分享”。

和杨老师合作在SIGKDD Explorations^注3上发表了一篇关于大规模文本分类的论文之后，我又开始了独立准备下一年度SIGIR论文的阶段。不过，这次明显感觉与以往不同了：不再是为了量身定做一篇论文而找题目做，而是围绕着自己正在做的研究题目写论文。

这次我准备的两篇文章一篇讲的是基于随机补的网络图排序，另外一篇则是关于文档检索的新算法。它们都不是有关经验比较的论文，也没有像第一年那样按照SIGIR的“范式文本”来写，但是这两篇文章也都被SIGIR 2006录用了。

经过这个过程，我感觉自己真的入门了：至少知道什么样的工作是SIGIR这个领域真正认可的工作，也知道如何写出具有自己风格的论文来。

第三年：“找到属于自己的关键词”

入行两年发表了3篇SIGIR论文，其实并不是一件容易的事情，因为这个会议竞争非常激烈，每年全球范围内只收录几十篇文章，而且无疑来自美国的论文占了绝大多数。也因此，我慢慢被一些外面的学者认可，也接触到了更多的同行朋友。

一次开会的时候，和几个同行聚在一次聊天，各自介绍自己的研究方向。到我表达的时候，发现只能用“信息检索”这样的大词来形容，因为自己做过的3篇SIGIR论文相关性并不大，很难找到更贴切的描述。一个朋友说：你要有自己的关键词，比如美国伊利诺斯大学香槟分校的翟老师的关键词就是语言模型，卡内基梅隆的杨老师的关键词就是文本分类，你的关键词是什么？

这个问题给了我很大的触动。仔细想想，确实知名学者多半都有他们自己的成名之作，有很集中的研究方向。而我目前的状态似乎还是有点为了发论文而发论文，没有真正地去规划属于自己的研究方向。如果继续这样下去，可能接下来的几年里我还会发表更多的SIGIR论文，但是当再次被别人问及同样的问题时，我仍然无法避免这种尴尬。所以，我决定要集中火力，做有影响力的，可以作为自己关键词的研究方向。

我和我的经理就此进行了一次长谈。谈话中，一方面他向我强调了微软亚洲研究院开放的研究氛围，对我表示了极大的支持；另一方面，和我分享了“less is more”的道理，并和我一起分析和确定了主攻的研究方向。考虑到我的数学基础比较扎实，对机器学习和优化理论比较熟悉，同时考虑到不论对信息检索领域还是对微软公司的搜索引擎而言，排序(ranking)都是一个核心的问题，我们最终把研究的重点放在了排序学习（learning to rank）上。

在此基础上，我对自己和实习生的研究方向做了较大的调整：大家的研究方向都围绕着排序学习展开，比如：排序学习的损失函数研究，基于多平面的排序学习方法，排序学习中的特征选择问题，基于排序学习的序列融合等等。我们也再接再厉在SIGIR 2007上发表了3篇论文。这三篇论文由于都是关于排序学习的，被安排在了同一个分会上宣讲。这个分会上总共只有4篇文章，因此我们的表现受到了很大的关注。我也从此有了自己的关键词：排序学习。

会后，我被邀请成为SIGIR 2008资深程序委员会的成员，以及国际期刊《信息检索》的编委，从一个信息检索领域的参与者转变成了组织者。

第四年：“为引领一个学派而努力”

微软公司有一种内部导师制度，鼓励资深员工作为年轻员工的导师，对他们的成长进行帮助和指导。我非常幸运，通过经理的引荐，Rakesh Agrawal^注4，这个数据挖掘领域最成功的学者，在2007年底成为了我的导师。我还清晰地记得在我和Rakesh的面谈中，他对研究的看法给了我很大的震撼。比如，“写文章不是为了当下被会议收录，而是为了要推动这个学术方向的发展，要形成一定的学派，至少在10年之内都产生深远的影响”；再比如，“人们总是忘记你的好论文，而铭记着你不好的论文，声望要用10年去积累但是可以毁于一旦，因此要非常严肃对待自己的每一篇论文，确保质量”。

和Rakesh的交流让我认识到有个关键词还远远不够，这个关键词需要代表着我自己主导的学派。带着这种想法，我在经理的帮助下对研究课题进行了重新的审视，并且对研究过程进行了更好的质量控制。我和我的合作者们现在正在为了引领“列表级别的排序学习(listwise approach to learning to rank)”这一属于我们自己的学派而努力着。

可喜的是，我们在这个方向上已经取得了阶段性的成绩。比如，我们在SIGIR 2008上又发表了3篇相关的论文，还在ICML^注5上发表了2篇关于“列表级别的排序学习”的理论文章，讨论了列别级别排序学习的统计一致性和泛化性能。除了发表论文以外，我们还通过在SIGIR上组织Workshop，发布Benchmark数据集，在SIGIR和 WWW^注6等顶级会议上做专题讲座的方式推广“列表级别的排序学习”。

我们的研究成果受到了越来越多的关注，然而我们知道，前方要走的路还很长。不过，在微软亚洲研究院这个平台上，我们有信心可以越走越远，推动排序学习领域的进步，也为整个SIGIR的发展做出自己的贡献。

注1，SIGIR: Special Interest Group on Information Retrieval, 国际信息检索大会

注2，TREC: Text REtrieval Conference, 国际文本检索大会。

注3，SIGKDD Explorations: 是ACM数据挖掘特别兴趣组出版的刊物，专注于数据挖掘方面的前沿问题，一年一般出版两个专题。

注4，Rakesh Agrawal, 在1994年提出了Apriori算法之后，使得关联规则挖掘技术的可用性得到了很大的提高。美国工程院院士、号称数据挖掘领域的教父，目前是微软硅谷研究院的技术院士。

注5，ICML: International Conference on Machine Learning, 国际机器学习大会，该领域内的顶级国际会议之一。

注6，WWW: World Wide Web, 国际万维网大会。2008年的第17届万维网大会首次在北京举行。

刘铁岩，1976年6月生，1994年至2003年在清华大学电子系学习，先后取得学士、硕士、博士学位，2003年加入微软亚洲研究院，现任信息检索与挖掘组主管研究员。他的研究兴趣包括排序学习的理论，算法和系统。他已在国际期刊和会议上发表了近70篇学术论文，拥有近40项专利或申请。他被国际期刊“视觉通信和图像表达”授予2004～2006年度最高引用论文奖，被SIGIR2008授予最佳学生论文奖。他是数十个国际会议的程序委员会成员及国际期刊编委。他的研究风格是结合信息检索的应用需求，提出全新的研究方向，并给出有效的解决方案和严谨的理论分析。

本文转自 爱峰窝 微软亚洲 2008年10月31日