First PR of query-relationship - code

[Cherishzhang]

trafficstars

关于query-relationship的code提交，具体设计了一个三层网络，实现了ranknet算法。

[wangkuiyi]

感谢贡献！可能需要请 @luotao1 看看这个PR？

[luotao1]

@wangkuiyi 请 @lcy-seso 一起来看这个PR，因为她对这个query相似性任务（属于微软公开的一个排序任务）比较熟悉。

[lcy-seso]

这个PR 是一个 pairwise 的 LTR 任务，和 Book 中“推荐系统” 一章在模型上可以合并。 LTR 任务分三种策略：

• Pointwise (Book中的推荐系统一节)
• Pairwise （这个PR想要做的）
• Listwise （PaddlePaddle也是支持的）

或许我们在Book 二期可以 “LTR” 为话题，进一步升级“推荐系统”一章？或者以这个PR 中的数据为例，介绍LTR问题。

[luotao1]

我赞成以“LTR” 为话题，进一步升级“推荐系统”一章，原因：

1. 工作量上的考虑：升级原有章节，教程内的背景介绍等已有文字描述不需要重新撰写，图片不需要重新绘制，paddle.v2.dataset中的数据集可以共用。
2. 和一期book的连贯性。

[CLAassistant]

Thank you for your submission! We really appreciate it. Like many open source projects, we ask that you sign our Contributor License Agreement before we can accept your contribution.
_{You have signed the CLA already but the status is still pending? Let us recheck it.}