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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的参与者转变成了的组织者。

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　，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　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　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。

作者介绍：

刘铁岩，2003年获得清华大学博士学位，同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。

大侠是怎样练成的　周昆（1）

转眼之间，我已经在MSRA（微软亚洲研究院）工作了将近六年，回想六年来的研究经历，感触很多。就和练习武功一样，我从一个学徒，到略通精义的武林中人，再到凭借一技所长叱咤一方的的大侠，我在研究院度过了不平凡的六年。

一．2003年：“打哪指哪”与“指哪打哪”

2002年我加入微软亚洲研究院，刚开始是跟着资深研究员做项目。当时我的老板郭百宁提出了一个很有挑战性的