인기도 및 거리를 기준으로 중요도 결정

Question

두 가지 변수 (인기도 및 위치)와 관련된 항목의 순위 문제에 대해 연구하고 있습니다.

내가 가진 목표는 내 세트의 항목에 대한 인기와 멀리 떨어져있는 최상의 트레이드 오프를 결정하는 방법을 찾는 것입니다. 즉, 인기가있는 항목 집합과 위치 정보 (즉, 거리)에서 가장 중요한 것을 찾고 싶습니다.

당신이 인기 P (p)를 사용하여 장소 I (P)의 중요성을 계산할 수있는 장소 p를 감안할 때 :

다음 솔루션은 많은 관심을하지 않았다 이전 질문에서 언급 한 거리 D (p). 가중치 a와 b에 대해 최상의 값을 결정하거나 찾아야합니다. ㄱ *의 D (P)

이제

이 최선의 방법 나는 값 a와 b의 가중치를 결정합니까 -

는 I (P)는 * P (p)를 =?

나는 "솔루션"세트를 가지고 있습니다. 각 솔루션에는 인기와 거리가있는 항목의 하위 집합뿐만 아니라 집합 중 가장 중요한 항목이 가장 관련이 있거나 중요한 것으로 간주됩니다.

Answer 1

두 가중치가 모두 필요하지 않습니다. (

I(p) = a * P(p) + D(p), 

P(p)이 항목의 품질에 따라 중요성의 용어입니다 : 당신은 절대 중요성 값을 원하지 않기 때문에, 당신은 하나 개의 매개 변수를 줄일 수 있습니다 (당신은 단지 다른 사람보다 더 중요 할 항목을 말하고 싶어) 또는 무엇이든간에) 및 D(p)은 거리에 따른 중요도 용어입니다. 여기서는 거리의 감소 함수를 원할 것입니다.

내가 아는 한, 무게를 찾는 것은 한 번만 수행되는 오프라인 프로세스입니다. 따라서 매우 간단한 샘플링 접근법으로 충분할 것입니다.

가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다. a의 일부 도메인을 샘플링합니다 (예 : 합리적인 상한 및 하한을 가정 한 다음이 간격을 주어진 단계 폭으로 반복). 솔루션의 하위 집합을 평가하고 중요도가 가장 높은 항목을 찾습니다. 얼마나 많은 하위 집합이 올바른 관련 항목을 선택했는지 계산합니다. 마지막으로 가장 정확한 수를 산출 한 a의 값이 최상의 선택으로 간주됩니다.

Answer 2

실제 데이터 세트가 있습니까? 마찬가지로, 모든 위치의 거리 D(p) 및 인기 P(p)의 실제 순위 ?? 당신은 당신이 먼저 공식을 훈련 할 수 있다는이있는 경우

, 그 다음 세트에서 (a,b) 값의 모든 쌍

I(p) = a * P(p) - b * D(p) 

입니다 - 모든 100 경우>

{(1,1),(1,2), ... , (1,10)} 
{(2,1),(2,2), ... , (2,10)} 
........................... 
........................... 
{(10,1),(10,2), ... , (10,10)} 

쌍인 temporary_ranklist을 만들 수 있습니다. temporary_ranklist이 실제 raklist에 가장 가까운 쌍인 & 쌍을 확인하십시오.

그 쌍의 (a,b)는 당신이 찾고있는 것입니다.나는 그것이 도움이된다라고 생각한다 :)