Estou trabalhando em algo como o seguinte problema. Eu tenho vários usuários e N livros. Cada usuário cria uma classificação ordenada de todos os livros que leu (o que provavelmente é um subconjunto dos N livros), por exemplo, Livro 1> Livro 40> Livro 25.
Agora, desejo transformar essas classificações de usuários individuais em uma única classificação ordenada de todos os livros.
Existem abordagens boas ou padrão para tentar? Até agora, estou pensando nos modelos de Bradley-Terry aplicados às comparações aos pares, mas estou me perguntando se há mais alguma coisa.
Respostas:
Se você estiver interessado em usar (mais do que em desenvolvimento), tente classificar , nosso sistema de classificação.
O Rankade é gratuito e fácil de usar, e é diferente do modelo Bradley-Terry e do sistema de classificação Elo (aqui está um comparação ) porque ele pode gerenciar correspondências com mais de 2 facções (ou seja, livros, no seu cenário). Ao inserir as classificações ordenadas do usuário (como correspondências entre dois ou mais livros, com classificações finais detalhadas, incluindo empates), você obterá a classificação ordenada única de todos os livros que procura. Além disso, o rankade oferece a oportunidade de verificar a evolução do tempo para a classificação de livros, estatísticas para correspondências de livros e muito mais.
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Os modelos de classificação de Plackett-Luce lidam com esse problema e são uma técnica baseada em probabilidade em que a probabilidade é maximizada usando uma rotina de maximização-maximização, semelhante à Maximização de Expectativas, no sentido de que eles usam uma função objetivo auxiliar sobre a função de probabilidade que é otimizado para garantir a maximização monotônica iterativa da função de probabilidade. (consulte Algoritmos MM para modelos de classificação Plackett-Luce de David Hunter). Ele fornece código também.
Isso se encaixa perfeitamente ao seu conjunto de dados:
Livro 1> Livro 40> Livro 25
Livro 40> Livro 30
Livro 25> Livro 17> Livro 11> Livro 3 etc.
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