আংশিক র‌্যাঙ্কিংয়ের তালিকাকে বৈশ্বিক র‌্যাঙ্কিংয়ে রূপান্তর করা

Question

আমি নিম্নলিখিত সমস্যার মতো কিছু নিয়ে কাজ করছি। আমার কাছে প্রচুর ব্যবহারকারী এবং এন বই রয়েছে। প্রতিটি ব্যবহারকারী তার পড়া সমস্ত বইয়ের একটি আদেশযুক্ত র‌্যাঙ্কিং তৈরি করে (এটি সম্ভবত এন বইগুলির একটি উপসেট) যেমন, বুক 1> বুক 40> বই 25।

এখন আমি এই পৃথক ব্যবহারকারী র‌্যাঙ্কিংগুলিকে সমস্ত বইয়ের একক আদেশযুক্ত র‌্যাঙ্কিংয়ে পরিণত করতে চাই।

চেষ্টা করার জন্য কি কোনও ভাল বা মানক পদ্ধতি রয়েছে? এখনও অবধি, আমি ব্র্যাডলি-টেরি মডেলগুলি সম্পর্কে জোড় করে তুলনা করার জন্য প্রয়োগ করেছি, তবে আমি অন্য কিছু আছে কিনা তা নিয়ে ভাবছি।

Comments

আমি মনে করি আপনি স্পারসিটি নিয়ে প্রচুর সমস্যায় পড়বেন, যদি না ব্যবহারকারীরা (কোনও কারণে) অনুরূপ বই না পড়ে। তবে এন লোককে দেওয়া হয়েছে এবং দেওয়া হয়েছে যে বেশিরভাগ লোক তুলনামূলকভাবে কয়েকটি বই পড়ে, বিশাল সংখ্যক জোড়ের মধ্যে কেবল একজনের তুলনা করা। (মিডিয়ান সংখ্যা প্রতি ব্যক্তি হিসাবে প্রতি বছর 6 ছিল পিউ দেখুন

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন

(+1) রাগটিন, আপনি দুর্দান্ত, আকর্ষণীয় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছেন। আমি বিটি মডেলদের খুব পছন্দ করি, তবে মনে হয় এটি এখানে এক জোর করে জোর করে। আপনি কি সহযোগী ফিল্টারিং সাহিত্যের সাথে পরিচিত? এটি একই সমস্যা নয়, তবে কিছু ধারণা এবং কৌশল ধার করা যেতে পারে। এখানে প্রশ্নবিহীন অবস্থায় থাকা একটি প্রশ্ন হ'ল কেন বিশ্বাস করা উচিত যে বইগুলিকে প্রথমে একটি দ্ব্যর্থহীন, সুসংজ্ঞায়িত র‌্যাঙ্কিং দেওয়া যেতে পারে। (উদাহরণস্বরূপ, আপনি কীভাবে দ্বি-ব্যবহারকারীর দ্বি-ব্যবহারকারীর হাত পরিচালনা করবেন?)

— কার্ডিনাল

@ পিটার ফ্লুম: সঠিক, বেশিরভাগ জুড়ির কোনও তুলনা নেই। তবে আমি আশা করি এটি ঠিক আছে, যেহেতু আপনি যদি এ> বি এবং বি> সি জানেন তবে তারপরেও যদি এ এবং সি এর সরাসরি তুলনা না হয় তবে আপনি এ> সি

— কে

@ কার্ডিনাল: হ্যাঁ, বিটি মডেলগুলি এখানে জোর করে বলে মনে হচ্ছে তবে আমি এখনই কেবল এটি ভাবতে পারি। আমি সহযোগী ফিল্টারিং সাহিত্যের সাথে পরিচিত, তবে আমি নিশ্চিত নই যে এটি এখানে কীভাবে প্রযোজ্য, কারণ আমি র‌্যাঙ্কিং চাই, মিল না imila এটি সত্য যে কোনও একক বিশ্বব্যাপী র‌্যাঙ্কিং অগত্যা বোধগম্য হয় না (উদাহরণস্বরূপ, বাচ্চাদের বই বনাম প্রাপ্তবয়স্ক বইগুলি? কথাসাহিত্য বনাম অ-কল্পকাহিনী?) তুলনা করা কি বোধগম্য নয়, তবে ব্যবহারিকভাবে এটি এখনও কার্যকর। "সেরা সেরা" বইয়ের তালিকাগুলি সর্বদা পপ আপ :)

— রেগটিন

এছাড়াও, আমি নিকটবর্তী অর্ডারগুলি সম্পর্কে উদ্বিগ্ন নই (উদাঃ, # 1 স্থানের বইটি # 2 বুকের চেয়ে সত্যই ভাল), বরং সামগ্রিক অর্ডারিং (উদাহরণস্বরূপ, আমি আমার অর্ডারে শীর্ষস্থানীয় 10% বই চাই নীচে 10% বা মধ্য 10% এর চেয়ে ভাল হতে হবে)।

— রেগটিন

Answer 1

আপনি যদি ব্যবহারে আগ্রহী হন (উন্নয়নের চেয়ে বেশি), আপনার র‌্যাঙ্কেড করার চেষ্টা করা উচিত , আমাদের র‌্যাঙ্কিং সিস্টেম।

রঙ্কাদে বিনামূল্যে এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য, এবং এটি ব্র্যাডলি-টেরি মডেল এবং ইলো র‌্যাঙ্কিং সিস্টেমের চেয়ে আলাদা (এখানে একটি তুলনা করা হয়েছে ) কারণ এটি 2+ দলগুলির (যেমন আপনার দৃশ্যে বইগুলি) মিলগুলি পরিচালনা করতে পারে । ব্যবহারকারীর আদেশকৃত র‌্যাঙ্কিং (োকানো (দু'একটি বেশি বইয়ের মধ্যে ম্যাচ হিসাবে , সম্পর্কিত চূড়ান্ত স্থিতির সাথে, সম্পর্কিত হিসাবে) আপনি যে সমস্ত বইয়ের সন্ধান করছেন তার একক আদেশের র‌্যাঙ্কিং পাবেন । আসক্তিতে, র‌্যাঙ্কেড আপনাকে বইয়ের র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য সময় বিবর্তন এবং বইগুলির ম্যাচ-আপগুলি এবং আরও অনেক কিছুর জন্য পরিসংখ্যান পরীক্ষা করার সুযোগ দেয়।

Comments

আপনার অ্যালগরিদমটি কমপক্ষে সাধারণত, পদ্ধতির হিসাবে বর্ণনা করা উচিত। এবং কোনও কাগজের সাথে লিঙ্ক করুন যেখানে এটি সম্পূর্ণরূপে বর্ণিত হয়েছে। অন্যথায় আপনার উত্তরটি কেবল একটি বিজ্ঞাপন হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।

— ttnphns

আমি রি এবং সর্বাধিক পরিচিত র্যাঙ্কিং সিস্টেমের মধ্যে একটি সাধারণ তুলনার জন্য একটি লিঙ্ক যুক্ত করেছি । প্রথম বিবৃতিতে বলা হয়েছে যে আপনি যদি ব্যবহারে আগ্রহী হন (উন্নয়নের চেয়ে বেশি) , সুতরাং এটি সমস্যার সমাধান হিসাবে প্রস্তাবিত হয়েছে (র‌্যাঙ্কেডে একটি জিইউআই রয়েছে, যখন ব্র্যাডলি-টেরি এবং প্ল্যাককেট-লুস ব্যবহারের জন্য বাস্তবায়ন প্রয়োজন), একাধিক অনুরোধ করা সমাধানে পৌঁছানোর পথ।

— টমাসো নেেরি

Answer 2

প্ল্যাককেট-লুসের র‌্যাঙ্কিং মডেলগুলি এই সমস্যাটি মোকাবেলা করে এবং সম্ভাবনা ভিত্তিক কৌশল যেখানে সম্ভাবনা সর্বাধিকীকরণের রুটিন ব্যবহার করে সর্বাধিকীকরণ করা হয়, যা প্রত্যাশা সর্বাধিককরণের অনুরূপ, এই অর্থে যে তারা সম্ভাব্যতা কার্যকরীটির উপর একটি সহায়ক উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন ব্যবহার করে যা সম্ভাব্যতা ফাংশনটির পুনরাবৃত্ত মনোোটোনিক সর্বাধিকীকরণের গ্যারান্টি দিতে অনুকূলিত। (ডেভিড হান্টার দ্বারা প্ল্যাককেট-লুস র্যাঙ্কিং মডেলের জন্য এমএম অ্যালগরিদম দেখুন)। তিনি পাশাপাশি কোড সরবরাহ করে।

র‌্যাঙ্কিং দৃষ্টিকোণ থেকে, এগুলি ব্র্যাডলি-টেরি মডেলগুলির একটি এক্সটেনশন যা আপনি আপনার পোস্টে উল্লেখ করেছেন। ব্র্যাডলি-টেরি মডেলগুলি জুটিওয়ালা র‌্যাঙ্কিংয়ের নমুনা থেকে বিশ্ব র‌্যাঙ্কিংয়ের অনুমান করে। প্ল্যাককেট-লুইস মডেলগুলি এগুলি দৈর্ঘ্য 2 এর র‌্যাঙ্কিংয়ে প্রসারিত করে each তারা প্রতিটি নমুনাকে আলাদা দৈর্ঘ্যের র‌্যাঙ্কিংয়ের অনুমতি দেয়।$>=$

এটি আপনার ডেটাসেটকে পুরোপুরি ফিট করে:

বই 1> বই 40> বই 25

বই 40> বই 30

25> বই 17> বই 11> বই 3 ইত্যাদি