众包排名的最佳匹配算法是什么？

Question

众包排名的最佳匹配算法是什么？

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我希望建立一个系统，众包选出一组最佳的10件物品，该组物品数量在20-2000之间（排名前十并不重要）。关于实际排序算法，stackoverflow有一篇非常好的文章，链接为如何使用众包排序对一百万张图片进行排名。我倾向于询问用户在两件物品中选择哪件更喜欢，并使用TrueSkill算法。

我的问题是，既然我正在使用类似于TrueSkill的东西，什么是决定向用户展示哪些物品对以获取最有价值信息以识别前10个物品的最佳算法？我将有一定机会询问人们他们最喜欢哪些物品，因此向用户展示的物品对对于识别前10名物品的系统提供最有价值的信息非常重要。同样，我的主要兴趣是找到前十名物品而不是其他物品彼此之间的排名，甚至也不是前十名物品彼此之间的排名。

- DrewB

2个回答

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另一个众所周知的算法是为Go或Chess锦标赛计算排名而设计的。您可以查看 MacMahon Algorithms，这些算法同时计算配对和排名。我们可以截取这个算法，只产生一组最好的10个项目。

您可以在 Christian Gerlach的论文中找到更多详细信息，其中他描述了实际的优化算法（不幸的是，该论文是用德语写的）。

- LiKao

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可以查看英文原文，
原文链接

- ElKamina · Accepted Answer

这个问题与组织一场淘汰赛非常相似，其中球员的技能不是很明显，而球员数量非常多（想象一下学校级别的网球比赛）。由于轮换赛（O（n ^ 2）场比赛）非常昂贵，但简单的淘汰赛又过于简单，通常的选择是采用k-淘汰结构。基本上，每个球员（在您的情况下是一个项目）在输掉k场比赛后就被淘汰出局。看看双败淘汰制：http://en.wikipedia.org/wiki/Double-elimination_tournament。

也许您可以对其进行适当修改以满足您的需求。