16. Rank aggregationの分類と
本論文が扱う課題
Supervised Unsupervised
Weighted BordaCount BordaCount
Order-based
Mallows model Mallows model
Luce model
Score-based Linear CombMNZ
Combination
[Aslam+ 02]を参考 16
17. BordaCount (Borda-fuse) [Aslam+ 02]
• 選挙のための得点方式
• 候補者数N人に対し,投票者は順位を付けて投票
– 1位にN点,2位にN-1点,…
Final results
Search engine A Search engine B Search engine C
hoge search hoge search hoge search
score
A +4 B +4 B 11
B +4
B +3 +3 A +3 A 9
C
C +2 A +2 D +2 C 6
D +1 D +1 C +1 D 4
訓練データが不要 (unsupervised) 17
18. Weighted BordaCount (Borda-fuse)
• 検索エンジンの性能に基づいて得点に重みづけを行う
– 訓練データにおける各エンジンの検索評価指標の値を利用
x0.5 X3.0 X0.1 Final results
Search engine A Search engine B Search engine C
hoge search hoge search hoge search
score
A +4 B +4 B 13.9
B +4
B +3 +3 A +3 C 10.1
C
C +2 A +2 D +2 A 8.3
D +1 D +1 C +1 D 3.7
BordaCountよりも性能が良い [Aslam+ 02] 18
28. 右剰余類������������−������ ������
������������ ������ ������������−4 ������
C ������と同じ
A A A C C
B B
B B B B
C C C D
D D
・・・
E
D D E E E
E F A
D A F
F E F F
F A
全順列 (=6!) 上位4件が������と等しい
全順列の部分集合
28
46. 参考文献
• 引用文献
– [Aslam+ 01] J. A. Aslam, M. Montague. Models for
Metasearch. SIGIR2001.
– [Lebanon+ 02] G. Lebanon, J. Lefferty. Cranking: Combining
Rankings Using Conditional Probability Models on
Permutation. ICML2002.
• 距離の確率モデルについては下記のサーベイ文献
を参考にした
– [神嶌 09] 神嶌敏弘. 順序の距離と確率モデル. SIG-
DMSM-A902-07. 2009.
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