Алгоритм оценки объектов с помощью многочисленных сравнений

Question

Допустим, у меня есть список из 500 объектов. Мне нужно оценить каждый из 10.

Наугад я выбираю два и представляю их другу. Я тогда спрашиваю друга, которого они предпочитают. Затем я использую это сравнение (т. Е. OBJECT1 лучше, чем OBJECT2), чтобы изменить оценку двух объектов из десяти.

Затем я повторяю этот случайный выбор и сравнение тысячи раз с группой друзей, пока не получу список из 500 объектов с надежным рейтингом из десяти.

Мне нужно выяснить алгоритм, который берет текущие оценки двух объектов и изменяет их в зависимости от того, что считается лучшим ...

Answer 1

Рейтинг каждого объекта может быть (количество побед) / (количество введенных конкурсов) * 10. Таким образом, рейтинг победителя немного увеличивается, а рейтинг проигравшего немного падает, в зависимости от того, сколько конкурсов ониРанее входили.

Для чего-то более сложного и менее чувствительного к удаче розыгрыша с меньшим количеством испытаний, я бы предложил http://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system,, но это не из 10. Вы могли бы изменить масштабвсе набирают 10 баллов, но тогда совпадение может повлиять на рейтинг каждого , а не только на рейтинг двух участвующих.

Все зависит от того, что означает "надежный",Суждения разных друзей не будут согласованы по отношению друг к другу, и, возможно, даже не будут согласованы во времени для одного и того же человека, так что нет никакого «реального» отсортированного приказа, чтобы вы могли проверить его на предмет здравомыслия.С другой стороны, в теореме Арроу о невозможности указываются некоторые хорошие свойства, которые вы хотели бы иметь в системе, которая принимает индивидуальные предпочтения и объединяет их, чтобы сформировать агрегированное предпочтение группы.Затем он доказывает, что они взаимно противоречивы - вы не можете иметь их все.Любая интуитивная идея «хорошего» общего рейтинга может привести к недостижимости.