Алгоритмы помощи людям в выборе (например, война с котятами)

Question

Хорошо, я сталкиваюсь с неизбежным дополнением к своей семье и работаю над выбором имен.

Я подумал о написании программного обеспечения для отображения имен и вынуждает меня выбирать то, что мне больше нравится, подобно войне с котятами.

Как только я получил огромный график, я не знаю, как его обрабатывать, особенно если есть циклы. например, мне нравится Майк лучше, чем Сэм, Сэм лучше, чем Джаред, Джаред лучше, чем Майк - не имеет смысла просто назначать голоса и подсчитывать их (что, я думаю, делает война с котятами) Кроме того, однажды я могу получить «Майк против Джареда» и проголосовать одним способом, но голосовать иначе, если получу его в другой день.

Итак:

• Как только у вас есть данные, как обрабатывать график и ранжировать имена?

С другой стороны:

• Какие еще полезные алгоритмы можно использовать для выбора (например, стиль транспортного средства, если вы ищете новую машину)?

-Adam

Answer 1

например, мне нравится Майк лучше Сэма, Сэм лучше Джареда, Джаред лучше Майка

Если вы обнаружите, что это так, вы можете сделать вывод, что вы не подходите для выбора имен и должны отдать предпочтение значимому другому *.

Answer 2

Возможно, вы захотите проверить ответы на вопрос, который я задал некоторое время назад: Как оценить миллион изображений с помощью краудсорсинга - было несколько хороших предложений о том, как обрабатывать результаты лотов операций сравнения для получения рейтинга.

Answer 3

Посмотрите статьи по машинному обучению на тему «Ранжирование по парному сравнению / предпочтению».

Вот одна статья, с которой вы можете начать: Обучение и рейтинг парных предпочтений

Answer 4

Я не знаю, насколько масштабируем этот алгоритм, но я успешно реализовал его на нескольких сайтах, которые я разработал с рейтингом (адаптировано из Рейтинг IMDB ):

взвешенный рейтинг (WR) = (v / (v+m)) * R + (m / (v+m)) * C

Где:

• R = среднее значение для котенка (среднее) = (голосов / число проголосовавших)
• v = количество голосов за котенка = (голосов)
• m = минимальное количество голосов, необходимое для включения в Топ-100 (около 25 - безопасное число)
• C = средний голос по всем котятам = (сумма голосов) / (сумма всех проголосовавших)

---

Приведенный выше алгоритм работает для сайта в стиле войны с котятами, но его не адекватный алгоритм для "экспертной системы" или механизма рекомендаций.

Один подход - и я не могу гарантировать хороший - для механизма рекомендаций будет представлять различные варианты в матрице. Допустим, вы хотели выбрать юбку, вы можете представить различные свойства юбки следующим образом:

             Fashionable     Affordable     Colorful     Practical
Miniskirt        10              5              7            5
Cheer skirt      3               1              10           1
Grass skirt      2               7              2            1
Jean skirt       9               5              3            10

Теперь вы спрашиваете пользователя, какую одежду они хотят носить:

• [X] Что-нибудь модное?
• [] Что-нибудь доступное?
• [] Что-нибудь красочное?
• [X] Что-то практичное?

Введенные выше данные указывают на то, что пользователь ищет что-то модное и практичное, не заботясь о других свойствах, поэтому его достаточно легко обработать приведенными выше данными следующим образом:

             Fashionable     Practical     Total
Jean skirt       9               10         19
Miniskirt        10              5          15
Cheer skirt      3               1           4
Grass skirt      2               1           3

Этот очень простой, но эффективный подход работает до тех пор, пока вы знаете свойства каждого объекта, который вы сравниваете.

Answer 5

Это неправильная реализация: Вы делаете это неправильно . Это точно правильное применение для алгоритма Она всегда победит .

Answer 6

Я думал, что мы прошли через это, и ответ по-прежнему Джон Скит :) Все остальные данные не имеют значения.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Поздравляю КСТАТИ:)

Answer 7

Это алгоритм, который мы использовали:

1. Выделите один пол на одного родителя. Назначьте этого родителя первичное обозначение для этого пола.
2. Первичному лицу разрешено, нет, поощряется , чтобы составить список возможных обозначений потомков в зависимости от того, какой прихоть или каприз поражает их воображение в любое конкретное время.
3. Назначьте другого родителя альтернативой . Альтернатива имеет только одну способность для пола, для которого они не являются первичными, и это вето. Альтернатива может выражать предпочтение одному конкретному варианту по сравнению с другим, но на самом деле просто шутит.
4. Вето побеждает. Оно не требует никаких оправданий или объяснений (хотя некоторые рекомендуется в тех случаях, когда родители намерены поддерживать свое состояние брачного блаженства ...).
5. В случаях, когда потенциальным потомком является итерация n> = 2, вы можете обратиться к итерации n = 1 для получения дополнительных предложений по ранжированию. Для большинства ситуаций эту эвристику следует рассматривать как решающий голос .

В нашем случае я был основным в обоих случаях (два мальчика), а NumberOneSon был нашим решающим голосом, когда пришло время выбрать назначение для SecondSon. И тебе лучше поверить, что WifeUnit все в порядке, размахивая своим вето ....

Короче, поздравляю. Воспитание детей - это крик.

Answer 8

Какие еще полезные алгоритмы могут быть используется для выбора [...]?

1. Поставка супружеской единицы с детскими именами книга.

2. Ожидайте ввода от супружеской единицы относительно будущих имен детей.

3. Отклонить оскорбительный выбор

4. Повторите пока вы и супружеское подразделение не договорились о имя или ребенок прибывает ... в котором случай, выберите самый простой для заклинания вариант в списке, поэтому больница не испортить свидетельство о рождении

Это хорошо сработало для меня, дважды. И нам даже не нужно было использовать самый простой вариант написания 11-го часа!

Answer 9

Я совершенно уверен, что Майк - правильный выбор.

Answer 10

Если вы отслеживаете выигрыши / проигрыши, вы можете предпочесть показывать вам имена с высоким соотношением выигрышей и проигрышей. В конце концов имена, которые вам нравятся, будут всплывать вверх и, скорее всего, будут сравниваться друг с другом. Возможно, вы также захотите добавить вес к именам, которые еще не сравнивались или имели очень мало сравнений.

Отсеять имена после определенного количества потерь, старайтесь не сравнивать одни и те же имена дважды, так как в любом случае это ваше мнение.

Как только вы отфильтруете «сливки урожая» из барахла, вы будете напрямую сравнивать лучшие, стиль соревнования, пока не выберете победителя. (Или просто посмотрите на них вручную)