Vi föreslår ett EM-baserat ramverk för att lära sig PlackettLuce-modellen och dess blandningar från partiella beställningar. Kärnan i vårt ramverk är effektiv provtagning av linjära förlängningar av partiella beställningar enligt Placket-Luce-modellen. Vi föreslår två Markov Chain Monte Carlo (MCMC) provtagare: Gibbs provtagare och den generaliserade upprepade insättningsmetod stämd av MCMC (GRIM-MCMC), och bevisa effektiviteten hos GRIM-MCMC för en stor klass av preferenser. Experiment på syntetiska data visar att algoritmen med Gibbs sampler överträffar den med GRIM-MCMC. Experiment på verkliga data visar att sannolikheten för testdata ökar när i) partiella order ger mer information, eller ii) antalet komponenter i blandningar av PlackettLuce-modellen ökar.
I synnerhet Liu et al. I Ref föreslogs en EM-baserad algoritm för att lära av allmänna partiella order.
Learning Plackett-Luce Mixtures from Partial Preferences
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}