【问题标题】:Aggregate Ranking using Khatri-Rao product使用 Khatri-Rao 产品进行综合排名
【发布时间】:2019-11-09 11:01:29
【问题描述】:

我已经构建了 2 个图并计算了每个节点的特征向量中心性。每个节点都可以被视为一个单独的项目贡献者。考虑 2 个不同排名的项目贡献者。它们根据节点的特征向量进行排名。

排名第一:

等级 1 - A 等级 2 - B 排名 3 - C

排名#2:

等级 1 - B 等级 2 - C 等级 3 - A

这是一个很小的例子,但就我而言,我有近 400 个贡献者和 4 个不同的排名。我的问题是如何合并所有排名并获得总排名。现在我不能简单地添加特征向量中心性并将其除以排名数。我正在考虑使用 Khatri-Rao 产品或 Kronecker 产品来获得结果。

谁能建议我如何做到这一点?

提前致谢。

【问题讨论】:

    标签: python data-mining matrix-multiplication data-analysis ranking


    【解决方案1】:

    分别对两个图进行排名,每个节点在两个图中都获得一个排名,然后进行简单的矩阵加法。现在标准化排名。这应该保持 rank1>rank2>rank3>rank4 之类的关系为真,而 rank1+rank1>rank1+rank2 之类的关系为真。我不知道它将如何帮助您服用矩阵的 Khatri-Rao 产品。这将使您最终拥有超过 400 个节点。然后您需要将它们压缩回 400 个节点,以便最终获得 400 个排名节点。谁让你使用 Khatri-Rao 产品的?

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2013-01-15
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2016-12-06
      • 2015-12-31
      • 1970-01-01
      • 2013-10-06
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多