Learning to Rank是采用机器学习算法，通过训练模型来解决排序问题，在Information Retrieval，Natural Language Processing，Data Mining等领域有着很多应用。
1. 排序问题
如图 Fig.1 所示，在信息检索中，给定一个query，搜索引擎会召回一系列相关的Documents（通过term匹配，keyword匹配，或者semantic匹配的方法），然后便需要对这些召回的Documents进行排序，最后将Top N的Documents输出。而排序问题就是使用一个模型 f(q,d)来对该query下的documents进行排序，这个模型可以是人工设定一些参数的模型，也可以是用机器学习算法自动训练出来的模型。现在第二种方法越来越流行，尤其在Web Search领域，因为在Web Search 中，有很多信息可以用来确定query-doc pair的相关性，而另一方面，由于大量的搜索日志的存在，可以将用户的点击行为日志作为training data，使得通过机器学习自动得到排序模型成为可能。
需要注意的是，排序问题最关注的是各个Documents之间的相对顺序关系，而不是各个Documents的预测分最准确。
Learning to Rank是监督学习方法，所以会分为training阶段和testing阶段，如图 Fig.2 所示。
