是否有一種算法，允許基於兩個排名中的這些項目的位置的差異，但也可以用該位置「加權」，例如，一個從位置2-> 1的玩家應該排名高於從9-> 8的玩家。排名算法來比較「排名」
玩具爲例，我有兩個列表/排名：
等級1：
排名2：
我當時就想， 「重量」 的排名，平均排名差（或其他值），例如，如果玩家從9-> 8，用於排名的值將是（9-8）/ avg（8,9）= 1/8,5。
你想要什麼似乎或多或少等於Spearman's rank correlation在非參數統計。它基本上總和了amount_moved的平方（舊的等級和新的等級之間的差異）
但是，如果它僅以'amount_moved'的形式，那不會給（9-> 8）=（2-> 1）？即他試圖避免的事情？ – 2012-02-05 13:31:55
是的，沒有。這只是打算讓人大開眼界/建議閱讀。使'1 <--> 2'大於'9 <--> 10'表示存在一些未知的基礎分佈（泊松？）。通常，在遊戲排名中，amount_played是所用權重的一個因素。在實際情況下，公式中也會出現衰減。 – wildplasser 2012-02-05 13:45:02
如果這兩個排名不是由相同的項目做出的呢？ Google針對TOIS 2010的「無限期排名相似性度量」。 – 2012-11-26 19:20:01
向後數列表。計算位置之間移動的「值」，作爲這些數字的平方差。
所以，如果你有在你的名單10項：
10^2 - 9^2 = 193^2 - 2^2 = 5。很難說這是不是你在追求什麼樣的相對重量之後。如果這不適合你，請嘗試提高/降低指數以找到適合的東西。
感謝您的回答......我認爲這種方式可行。 我想定義一些參數來定義權重。例如，定義一些規則：2-> 1應當與從最後一個位置開始移動1/4的等級相關，或者類似的，以便有方法來定義哪些跳躍是最相關的。 – 2012-02-05 15:10:19
哪個應該更好？ [2-> 1]或[5-> 3]？那麼[2000-> 1998]/[2-> 1]呢？你應該制定每個因素的重要性。 – amit 2012-02-05 12:53:45
@amit這就是問題，我不確定哪個應該更重要。我想排名球員，例如網球運動員，並能夠在排名中看到最相關的「跳躍」。例如，從2-> 1的玩家應該是最重要的變化，但是由於其「大小」的改進，從2000到1000的「跳躍」的玩家應該是重要的。 我只是想知道有沒有人遇到過這個問題。 – 2012-02-05 13:04:25