使用成对比较的主动排名
本研究旨在通过成对比较的数据形式,使用 Copeland 计数算法实现对 n 个项目的排序,使其具有计算效率高,鲁棒性强,接近信息论极限等特点,并将结果扩展到汉明距离度量下的近似恢复问题和任意错误要求条件下的恢复问题。
Dec, 2015
文中提出了一种基于序列或主动排名的算法,该算法基于嘈杂的成对比较将一组 n 个项目排名并将这些项根据其得分分成预先指定大小的集合;本文针对这种算法进行了分析,证明了在某些情况下具有最优性并且不需要任何假设,比如在参数模型下进行的排名。
Jun, 2016
本文针对协作排名问题展开研究,通过基于凸优化的算法和 AltSVM 这种大规模非凸实现方式,实现从用户提供的两两偏好比较结果中预测他们对未曾见过物品的偏好,该算法展现出了在多个协作过滤数据集中 NDCG 和排名性能的许多中等规模基线的表现优势。
Jul, 2015
提出一种称为 Pref-Rank 的算法,它利用结构丰富的图形嵌入来预测排名。通过在坐标点上建立强乘积空间,该算法通过 SVM 方法从结果图嵌入中提取关键信息并在两种排序 Loss 上提供了统计一致性。实验结果表明,此算法优于现有的状态 - of-the-art 方法。
Nov, 2018
本文提出了一种迭代的排名聚合算法 ——Rank Centrality,该算法基于随机游走解释,用于发现从成对比较中学习出的对象分数。该算法的有效性以 Bradley-Terry-Luce(BTL)模型为例,并通过边界收敛速度分析方法估计出了对 BTL 模型假定分数与算法估计分数之间的有限样本误差率。
Sep, 2012
本文提出了一种新的学习排序算法 Pareto Pairwise Ranking,该算法不仅在技术准确度方面表现出色,而且在公平性方面是目前 9 种现行算法中最公平的算法。
Dec, 2022
本文解决了学习如何从成对偏好中排名的问题,并提出一种主动学习算法来优化线性排序的查询复杂度,同时尽可能地减少成对偏好标签的不一致性。
Oct, 2010
通过使用自适应选择的成对比较来学习排名,我们的目标是准确地恢复排名但节省比较样本。对于使用快速排序算法等有效算法的所有比较结果一致的情况,最优解为使用有效排序算法。我们在 Bradley-Terry 模型下给出了 Quicksort 的优异保证,并通过实证证明了排序算法导致了非常简单有效的积极学习策略。
Feb, 2015