Ranking with multiple types of pairwise comparisons
Ranking with multiple types of pairwise comparisons
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通过多种类型的成对比较进行排名
DOI：
10.1098/rspa.2022.0517
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Newman, Mark E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Newman, Mark E.
根据配对之间的一系列比较对个人或团队进行排名的任务出现在各种情况下，包括体育比赛和对动物和人类之间的统治等级的分析。鉴于哪些竞争对手击败了其他竞争对手的数据，挑战在于将竞争对手从最好到最差进行排名。在这里，我们研究的问题，计算排名时，有多个，潜在的冲突类型的比较，如多种类型的动物之间的优势行为。我们假设我们不知道每个行为传递的关于排名的优先信息，甚至不知道它们是否传递了任何信息。尽管如此，我们表明，在这种情况下，它是可以计算的排名，并提出了一种快速的方法，这样做的基础上，结合期望最大化算法和修改后的布拉德利-特里模型。我们选择的例子应用到动物和人类的竞争。
The task of ranking individuals or teams, based on a set of comparisons between pairs, arises in various contexts, including sporting competitions and the analysis of dominance hierarchies among animals and humans. Given data on which competitors beat which others, the challenge is to rank the competitors from best to worst. Here we study the problem of computing rankings when there are multiple, potentially conflicting types of comparison, such as multiple types of dominance behaviours among animals. We assume that we do not knowa prioriwhat information each behaviour conveys about the ranking, or even whether they convey any information at all. Nonetheless, we show that it is possible to compute a ranking in this situation and present a fast method for doing so, based on a combination of an expectation–maximization algorithm and a modified Bradley–Terry model. We give a selection of example applications to both animal and human competition.
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