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《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是首个关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。

前言Ⅳ

章排名概述1

社会选择与阿罗的不可能性定理3

阿罗的不可能性定理4

一个小型范例4

第2章梅西法9

原始的梅西评分方法9

梅西的主要思路9

在范例上应用梅西评分法11

梅西评分法的高级特性11

范例：使用高级梅西评分法12

梅西评分法的总结13

第3章科利法21

范例23

科利评分法总结24

梅西法和科利法之间的联系24

第4章基纳法29

实力和评分的规则29

选择体现实力的属性29

拉普拉斯的承续法则30

有所偏好，还是不要偏好31

规范化32

先有鸡，还是先有蛋33

评分33

实力33

基本方程34

约束35

佩隆—弗罗贝尼乌斯36

重要的性质37

计算评分向量37

强制形成不可约性和素性39

总结40

NFL2009—2010赛季42

吉姆·基纳对比尔·詹姆斯45

回到未来48

基纳能让你致富吗49

结论50

第5章埃洛体系53

优美的智慧55

K因子55

逻辑斯谛参数ξ56

定常的和值56

NFL中的埃洛评分57

事后预测的准确率58

事前预测的准确率59

结合比赛得分59

ξ=1000，K=32，H=15时的事后预测和事前预测60

对NFL比分使用可变的K因子60

使用比分和可变K因子的事后和事前预测62

逐场比赛分析62

结论64

第6章马尔可夫法67

马尔可夫法67

利用胜负进行投票68

利用负者的分差进行投票69

胜负双方都按失分进行投票70

比赛得分71

处理全胜的队伍73

马尔可夫评分方法总结75

马尔可夫法和梅西法之间的联系76

第7章攻防评分法79

攻防评分法的目的79

OD法的前提假设79

但先评定哪一个呢80

交替求精过程81

分离81

结合两个OD评分82

再次回到范例82

对比得分和码数83

NFL2009—2010赛季的OD评分84

OD法的数学分析87

对角线88

辛克霍恩—诺普89

OD矩阵89

OD评分和辛克霍恩—诺普90

作一点弊91

第8章基于重新排序的排名方法97

排名差距98

范例99

求解化问题101

松弛问题103

进化方法103

高级排名差距模型105

排名差距法的总结106

排名差距法的性质106

评分差距107

范例109

求解重排问题110

评分差距法总结111

第9章分差113

它是什么（又不是什么）113

抽头114

为什么不简单地赌胜负114

分差是如何操作的114

赌中分差115

超／欠赌115

为什么使用评分难以预测分差116

利用分差来构建评分（并预测分差）117

NFL2009—2010赛季的分差评分120

几场决斗121

其他成对比较124

结论125

0章用户偏好评分127

直接比较129

直接比较、偏好图和马尔可夫链130

重心法与马尔可夫链方法对比132

结论133

1章处理平局135

输入平局与输出平局136

加入平局136

科利法136

梅西法137

马尔可夫法137

OD法、基纳法和埃洛法138

扰动分析给出的理论结果139

真实数据集上的结果140

影片排名140

NHL冰球队排名141

诱导平局142

总结144

2章加入权重147

四种基本的加权方案147

加权梅西法149

加权科利法150

加权基纳法150

加权埃洛法150

加权马尔可夫法150

加权OD法151

加权的差距法151

3章“假如

秩一更新的影响155

敏感性156

4章排名聚合——部分159

重温阿罗准则160

排名聚合方法163

波达计数法165

平均排名166

模拟比赛数据167

排名聚合的图论方法172

排名聚合后的一个精化步骤175

评分聚合176

由评分聚合矩阵得到评分向量178

聚合方法总结181

5章排名聚合——第2部分183

范例185

求解BILP186

BILP的多解187

BILP的LP松弛188

约束松弛190

敏感性分析191

限界191

化排名聚合方法总结193

重温评分差距法194

评分差距与排名聚合的对比194

范例196

6章比较排名的方法201

两个排名列表间的定性差异201

肯德尔测度τ203

完全列表上的肯德尔测度τ204

部分列表上的肯德尔测度τ205

完全列表上的斯皮尔曼加权简捷测度206

部分列表上的斯皮尔曼加权简捷测度207

不等长的部分列表210

评判标准：与已知的标准相比较211

评判标准：与聚合列表相比较211

回溯打分212

事前预测212

学习曲线214

与坡形之间的距离214

7章数据217

梅西的体育数据服务器217

波默罗伊的大学篮球数据218

搜集你自己的数据218

生成成对比较矩阵220

8章后记223

层次分析法（AHP）223

雷德蒙法223

朴纽曼法224

逻辑斯谛回归／马尔可夫链法（LRMC）224

霍赫鲍姆法224

蒙特卡洛仿真224

纯粹统计分析225

还有更多更多225

词汇表231

参考文献235

索引241

作者：（美国）Amy N.Langville （美国）Carl D.Meyer 译者：郭斯羽

Amy N.Langville是查尔斯顿学院的数学教授。Carl D.Meyer是北卡罗莱纳州立大学的数学教授。他们是《网页排名PR值及其他——搜索引擎排序的科学》（机械工业出版社&普林斯顿大学出版社）的作者。

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书籍介绍

《谁排第一？关于评价和排序的科学》是首个关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。本书主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。

《谁排第一？关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。