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徐、杭;迈耶·阿尔沃;Yu，Philip L.H。

基于角度的排名数据模型。 （英语） Zbl 1469.62165号

计算。统计数据分析。 121, 113-136 (2018).
摘要：介绍了一类新的通用指数排名模型，我们将其标记为基于角度的排名数据模型。假设存在共识得分向量，该向量将分数分配给一组项目，其中分数反映了项目相对偏好的共识视图。观察排名的概率被建模为与其与一致向量夹角的余弦成正比。采用贝叶斯变分推理确定相应的预测密度。从仿真实验中可以看出，贝叶斯变分推理方法与传统的MCMC相比不仅具有很大的计算优势，而且避免了使用最大似然方法时固有的过拟合问题。当对大量项目进行排名时，该模型也适用，这通常是一个NP-hard问题，用于寻找其他类别排名模型的参数估计。还开发了不完全排名和混合模型的模型扩展。实际数据应用程序表明，模型和扩展可以处理不同的任务来分析排名数据。

引用于3文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62F07型 统计排名和选择程序
2015年1月62日 贝叶斯推断
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

排名数据;贝叶斯变分推理;不完全排名

软件：

移动MF;k平均值++;AS 136标准
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛H.Xu｝等人，计算机。统计数据分析。121113--136（2018年；Zbl 1469.62165）
全文： DOI程序 arXiv公司

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