Detta arbete handlar om att lära sig probabilistiska modeller för rankning av data i en heterogen population. Det specifika problemet vi studerar är att lära sig parametrarna för en Mallows Blandning Modell. Trots omfattande studier, nuvarande heuristik för detta problem inte har teoretiska garantier och kan fastna i dåliga lokala optima. Vi presenterar den första polynom tid algoritm som bevisligen lär sig parametrarna för en blandning av två Mallows modeller. En viktig komponent i vår algoritm är en ny användning av tensor nedbrytning tekniker för att lära sig top-k prefix i båda rankingen. Innan detta arbete var till och med frågan om identififiability i fallet med en blandning av två Mallows-modeller olösta.
Mycket nyligen, Awasthi et al. Ref har övervägt att lära sig parametrarna för Mallows modellblandningar och erhöll en polynom tid algoritm för två blandningar, med hjälp av en smart tensor nedbrytning.
Learning Mixtures of Ranking Models