成對比較的排名

想象一下，我有一個非常很長的圖像列表，我想按照「好」人們的想法排列它們。成對比較的排名

我不想讓用戶直接得分爲圖像指派 - 由（110等）和秩序，我想嘗試新的東西。

我想會是這樣做的一個有趣的方法是：

原來這是used regularly，例如（使用功能，而不是圖片），這似乎是一路Uservoice's Smartvote作品。

我的問題是，是否有采取這種比較長的名單，並建立一個相對排名從他們所有的圖片，但不復雜的在研究論文中發現的水平的好已知的方法。

我讀了一堆lectures和研究論文，但我不知道是否有任何示例代碼在那裏的人可能會建議？

看起來像你可以得到某種數字排名系統，然後就根據這個排序。只需從勝利/損失運動或國際象棋中借用算法，並將每個圖像比較視爲回合。

做了一些看，這裏有什麼樣的一個算法看起來像Java

一些示例代碼，這裏是一個庫，你可以在python

借用如果你搜索ELO，你會發現一個版本它幾乎以任何語言。一旦你得到你的數字圖像排名，你可以按照你喜歡的方式對它們進行排序。您可能會考慮其他排名算法，以獲得贏/輸比賽，這只是我在搜索國際象棋排名時出現的第一個排名算法。

2014-05-22 13:30:18 NathanTempelman

好喊，我看着ELO和其他幾個排名，似乎主要缺點是，很多的算法成對排名假定「每個人都扮演着大家」，這在我的情況下是不可行的。我想在我發音ELO成功之前需要更多的比較。 –

ELO似乎並不需要每個人都扮演每個人，但每個圖像的比較越多，他們的評價就越有意義。這並不意味着你需要n^2比較。即使像每個圖像的二十次比較那樣具有統計意義，隨着時間的推移，排名會越來越準確。 – NathanTempelman

對於每張圖片，請計算其贏得決鬥的次數，併除以參與的決鬥次數。該比率即爲您的排名分數。

實施例：

甲乙，A Ç，甲 d，乙 C，B d

產量

B：67％，C， D：50％，A：33％

除非你執行啊大量的比較，會有很多關係。

2014-05-22 13:39:32

我可以想到很多這種情況會非常糟糕的情況，但假設數據不一致和隨機抽樣很好，這可能是不錯的。 –

是的，建議隨機分配。 –

我已經用隨機的「決鬥」測試了它，並且在表面上它看起來像一個相當直觀的算法。這是一種確定的排名方法嗎？ @SlaterTyranus你想到的潛在隱患是什麼？在閱讀了許多複雜的解決方案之後，肯定有一個原因並非通常使用的原因。我想象一下這樣一個事實，即平局被視爲損失並不是很大？ –

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