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| 內容簡介： |
本书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。
本书可作为数学、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。
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| 關於作者： |
艾米N兰维尔是查尔斯顿学院的数学教授。
卡尔D梅耶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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| 目錄：
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目录
前言Ⅳ
第1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
NFL 2009—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
超越比赛得分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
NFL 2009—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
求解最优化问题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
NFL 2009—2010赛季的分差评分120
几场决斗121
其他成对比较124
结论125
第10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
第11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第12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
第13章“假如……会怎样”的问题与敏感性155
秩一更新的影响155
敏感性156
第14章排名聚合——第1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
第15章排名聚合——第2部分183
范例185
求解BILP186
BILP的多最优解187
BILP的LP松弛188
约束松弛190
敏感性分析191
限界191
最优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
第16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
第17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
第18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
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| 內容試閱：
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一个网站在谷歌上的排名，可能就意味着一个新的商家的成败；NCAA美式橄榄球的评分则决定了哪些学校可以参加季后赛，从而赢取丰厚的收入；对商品的评分则影响着从我们所穿的衣服乃至我们在Netflix上所选中的影片等等这一切。评分和排名无处不在，但它们到底有多精确呢？《谁排第一？》通过有趣而易于理解的叙述，说明了科学评分和排名方法是如何产生的，以及它们如何应用于多个不同用途的问题之上。
艾米兰维尔和卡尔梅耶给出了有关评分和排名的数学算法和方法的首个综述，这些算法可用于对比赛队伍、政治候选人、产品、网页以及更多事物进行打分和排位。在一系列有趣的杂谈中，兰维尔和梅耶对该领域中许多先驱们那天才的贡献给出了令人着迷的深入介绍。他们综述并比较了现在所用的不同方法，说明了它们的长处与弱点是如何依赖于底层目标的，并阐释了对于一个给定的方法，应当出于何种理由以及在何种情况下被加以考虑。兰维尔和梅耶还说明了我们可以期望从使用最为广泛的体系中获得些什么，而又有哪些事物是无望获得的。
评分和排名的科学几乎触及了我们生活的每个方面，而如今，你并不需要成为一名专家才能理解评分和排名究竟是如何运作的。《谁排第一？》是针对这个主题的最为权威的介绍。本书的特色体现在书中易于理解的示例、有趣的花边新闻以及众多的历史故事，同时书中还囊括了许多所需的数学知识。
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