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排名聚合将多个排名列表聚合成一个综合排名列表,可应用于推荐系统、链路预测、元搜索、提案评选等.当前已有工作从不同角度对不同排名聚合算法进行了综述、比较,但存在算法种类较少、数据统计特性不清晰、评价指标不够合理等局限性.不同排名聚合算法在提出时均声称优于已有算法,但是用于比较的方法不同,测试的数据不同,应用的场景不同,因此何种算法最能适应某一任务在很多情况下仍不甚清楚.本文基于Mallows模型,提出一套生成统计特性可控的不同类型的排名列表的算法,使用一个可应用于不同类型排名列表的通用评价指标,介绍9种排名聚合算法以及它们在聚合少量长列表时的表现.结果发现启发式方法虽然简单,但是在排名列表相似度较高、列表相对简单的情况下,能够接近甚至超过一些优化类方法的结果;列表中平局数量的增长会降低聚合排名的一致性并增加波动;列表数量的增加对聚合效果的影响呈现非单调性.整体而言,基于距离优化的分支定界方法 (FAST)优于其他各类算法,在不同类型的排名列表中表现非常稳定,能够很好地完成少量长列表的排名聚合. 相似文献
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《数学的实践与认识》2019,(20)
目前,高校排名越来越受到学生、家长以及社会的关注,各种排行榜也层出不穷,但排名的可信度与科学性取决于数据的真实性和所用统计分析方法的先进性.综合利用主成分分析与熵值法对北京地区的35所高校综合实力进行科学分析、评估后,给出了排名,同时,也从数据分析中发现了高校可以进一步改进的问题,提出了意见与建议. 相似文献
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本文提出一种允许并列排名的组合评价方法,利用多种单一评价方法对方案进行排序,提取多个排序结果中的一致优劣关系作为约束条件,并以原始决策矩阵为自变量构造效用函数,通过目标规划求解各方案的综合效用值,以综合效用值的大小确定各方案的排名,综合效用值相同的方案被认为没有差别,排名并列。定义Weak-Kendall系数描述评价方法的鲁棒性,从数据的随机扰动和方案数量的变化两个角度设计仿真实验,引入实例,并与离差最大化法、均值法、模糊Borda法等组合评价方法进行比较,结果表明并列排名组合评价方法在这以上两方面具有更强的鲁棒性。最后,通过研究单一评价方法的选择对并列排名法的影响,探讨方法的改进方向。 相似文献
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融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时, 需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数:选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。 相似文献
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论文型竞赛的评阅具有一定的主观性,评委打分的系统误差是影响排名结果的一个主要因素.标准分法从局部调整了各个评委的原始评分,减小了系统误差,优化了排名结果.为了进一步减小系统误差带来的影响,提高排名的准确性,首先建立了论文均匀分配的数学模型,其次将原始评分转化为T分数,使用梅西评分法对论文进行综合评价.实验结果表明,新方法的排名结果比标准分法更接近客观名次,进一步降低了系统误差对排名的影响. 相似文献
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介绍了结构方程模型理论及其基本思想;并应用其理论,采用多指标综合评价方法,选取科研水平、人才建设、综合评价3个一级指标,国家重点学科数、核心期刊收录论文数和国家声誉等11个二级指标,基于基本能概括某省教育水平的25所高校的原始数据,将其标准化后,运用结构方程模型理论求解出各二级指标所占权重,再根据专家意见确定一级指标权重,通过加权平均方法求出高校综合得分,由高到低给出排名. 相似文献
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