Участник:Oleg Bakhteev
Материал из MachineLearning.
МФТИ, ФУПМ
Кафедра «Интеллектуальные системы»
Направление «Интеллектуальный анализ данных»
bakhteev@phystech.edu
Весна 2014, 8 семестр
Восстановление панельной матрицы и ранжирующей модели по метризованной выборке в разнородных шкалах
Работа посвящена восстановлению ежегодных изменений рейтингов студентов при собеседовании в учебный центр. Рассматривается выборка, состоящая з экспертных оценок студентов, проходивших собеседование в учебный центр в течение нескольких лет и итоговых рейтингов студентов. Шкалы экспертных оценок меняются из года в год, но шкала рейтингов остается неизменной. Требуется восстановить ранжирующую модель, не зависящую от времени. Задача сводится к восстановлению панельной матрицы (то есть матрицы объект–признак–год), ставящей во взаимное соответствие некоторого студента (или усредненный “портрет” студента) и его предполагаемую оценку на собеседованиях за каждый год, и исследованию ранжирующей модели, полученной на основе этой матрицы, а так же анализу ее устойчивости на протяжении нескольких лет. Предлагается метод восстановления панельной матрицы, основанный на решении многомерной задачи о назначениях. В качестве метода восстановления ранжирующей модели используется алгоритм многоклассовой классификации с отношением полного порядка на классах и алгоритм ранжирования, основанный на методе опорных векторов.
