使用Khatri-Rao产品的综合排名

时间:2019-06-27 12:15:35

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

我已经构造了2个图并计算了每个节点的特征向量中心性。每个节点都可以视为一个单独的项目贡献者。考虑2个不同的项目贡献者排名。根据节点的特征向量对它们进行排序。

排名1:

排名1-A 等级2-B 等级3-C

排名2:

排名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位贡献者和4个不同的排名。我的问题是如何合并所有排名并获得汇总排名。现在,我不能只是简单地添加特征向量中心点并将其除以排名数。我当时正在考虑使用Khatri-Rao产品或Kronecker产品来获得结果。

有人可以建议我如何实现这一目标吗?

谢谢。

1 个答案:

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分别对两个图进行排名,每个节点在两个图中都获得排名,然后进行简单的矩阵加法。现在将等级归一化。这应使诸如rank1> rank2> rank3> rank4之类的关系保持真实,并且使rank1 + rank1> rank1 + rank2之类的关系保持为真。我不知道它将如何帮助您采用矩阵的Khatri-Rao乘积。那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,以便最后具有400个排名的节点。谁告诉您使用Khatri-Rao产品?