具体描述
●第1章 排名概述
●社会选择与阿罗的不可能性定理
●阿罗的不可能性定理
●一个小型范例
●第2章 梅西法
●原始的梅西评分方法
●梅西的主要思路
●在范例上应用梅西评分法
●梅西评分法的高级特性
●范例：使用高级梅西评分法
●梅西评分法的总结
●第3章 科利法
●范例
●科利评分法总结
●梅西法和科利法之间的联系
●第4章 基纳法
●实力和评分的规则
●选择体现实力的属性
●拉普拉斯的承续法则
●部分目录
内容简介
《谁排靠前关于评价和排序的科学》是少有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。：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。《谁排靠前关于评价和排序的科学》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。艾米·N·兰维尔，卡尔·D·梅耶是是《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。
用户评价
这是一本能够让你“看见”看不见事物的书。作者用一种极其敏锐的视角，挖掘出了隐藏在日常评价和排序现象背后的科学规律。他并没有满足于简单的“是什么”，而是深入到“为什么”和“怎么样”的层面。我印象最深刻的是，作者在探讨“评价的信度”和“效度”时，并没有停留在理论层面，而是通过大量的实证研究和案例分析，向我们展示了如何通过科学的方法来衡量和提升评价的质量。他关于“误差分析”的讲解，让我理解了为何任何评价都不可能做到百分之百的准确，以及我们应该如何去理解和处理这些误差。书中关于“机器学习”在评价体系中的应用，也给我留下了深刻的印象。作者以一种极其清晰的方式，解释了神经网络、支持向量机等算法，如何能够从海量数据中学习规律，并做出更精准的预测和排序。这让我看到了未来评价体系的发展方向。总而言之，这本书是一本集理论性、实践性、前瞻性于一体的杰作。它不仅能够帮助我更深刻地理解现有评价体系的优劣，更能够为我构建未来更科学、更高效的评价机制提供宝贵的启示。
评分这本书的标题本身就充满了引人入胜的好奇感，让人立刻联想到生活中的种种“谁排第一”的场景，无论是体育比赛的排名，还是学术研究的引用次数，抑或是社交媒体的点赞数，我们似乎无时无刻不在进行着某种形式的评价和排序。而当我真正翻开这本书，我发现它远不止于对这些表面现象的探讨。作者以一种极其宏大而又深入浅出的方式，将数学、统计学、心理学、经济学乃至于社会学等多个学科的知识巧妙地编织在一起，构建了一个关于“评价与排序”的科学体系。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时的耐心和细致，他没有直接抛出艰涩的公式，而是通过大量生动有趣的案例，一步步引导读者理解背后的逻辑。比如，在讨论“平均数”的局限性时，他并没有停留在简单的数学计算，而是深入分析了极端值如何扭曲结果，以及为什么在某些情况下，中位数或众数能提供更真实的信息。这让我不禁反思，在日常生活中，我们是否常常因为过于依赖单一的评价指标，而错失了更全面、更准确的判断？书中关于“主观评价的客观化”的章节，更是让我眼前一亮。我们总觉得评价是主观的，但作者却展示了如何通过设计合理的评分标准、利用群体智慧、甚至引入机器学习模型，来最大程度地减少主观偏见，从而获得更可靠的排序结果。这对于任何需要进行团队评估、产品评测、甚至人才选拔的领域来说，都具有极其宝贵的指导意义。读这本书，与其说是在学习知识，不如说是在进行一场思维的重塑。它挑战了我固有的认知，让我看到了隐藏在日常现象背后的深刻规律，也为我提供了一套分析和解决问题的全新视角。我迫不及待地想将书中的方法应用到我的工作和生活中，去更科学地理解和实践“评价”与“排序”的艺术。
评分这本书的阅读体验，与其说是“读”，不如说是“体验”一场思维的冒险。作者的笔触如同一个经验丰富的向导，带着我穿越迷宫般的评价理论，探索那些隐藏在数据背后的真相。他并没有局限于单一的学科领域，而是巧妙地将统计学、信息论、博弈论，甚至是一些前沿的计算科学概念，编织成一张宏大的理论网络。我特别欣赏作者关于“评价的动态性”的论述。很多时候，我们习惯于将评价视为静态的，一旦得出结果就固化不变。但作者却强调，在真实世界中，评价是不断演进的，新的信息会不断涌入，导致原有的排名发生变化。他提出的“在线评价”和“增量排序”的概念，为我们理解和构建适应性强的评价体系提供了理论支持。书中关于“游戏化评价”的章节，也让我看到了评价体系设计的创新之处。如何通过引入奖励机制、竞争元素等，激发评价者的积极性，并最终提升评价的整体质量，这些都是非常实用的洞察。总而言之，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启发。它让我看到了评价与排序的无限可能性，也让我对如何在这个信息爆炸的时代，更清晰地认识世界，有了更深刻的理解。
评分读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“洞察之眼”，能够穿透那些看似杂乱无章的排名和评价，看到其背后的逻辑和规律。作者以一种极其严谨和系统的态度，将“评价”和“排序”这两个看似日常的概念，升华为一门科学。他不仅仅是在介绍工具和方法，更是在探索“公正”和“理性”的本质。我特别欣赏作者关于“多主体博弈”在评价中的作用的论述。很多时候，评价并非一个孤立的行为，而是涉及多个参与者之间的互动和博弈。作者通过清晰的博弈论模型，揭示了不同主体之间的策略选择如何影响最终的评价结果，以及如何设计机制来鼓励合作和公平竞争。书中关于“信息可视化”在评价中的重要性，也让我受益匪浅。如何将复杂的评价数据以直观、易懂的方式呈现出来，从而帮助人们更好地理解和决策，这是这本书给我的一个重要启示。总而言之，这本书是一本能够极大地提升你认知能力的书，它让你看到，看似简单的评价背后，隐藏着如此丰富和深刻的科学内涵。
评分坦白说，起初我被书名吸引，以为会是一本轻松的科普读物，或许会讲一些有趣的排名故事。然而，这本书带给我的远不止于此，它是一次关于“秩序”与“价值”的深刻哲学探索，辅以扎实的科学论证。作者展现了惊人的跨学科整合能力，将心理学对决策偏见的洞察，与统计学对数据解读的精准，以及博弈论对互动策略的分析，融为一体，构建了一个立体化的评价与排序模型。我尤其赞赏他对“评价者”本身的分析，深入剖析了人类认知偏差，如锚定效应、确认偏误等，是如何潜移默化地影响我们的判断，导致我们看似客观的排名，实则充满了主观的烙印。书中关于“多准则决策”的章节，彻底颠覆了我以往处理复杂评价的思维模式。我过去常常纠结于哪个单一指标最重要，而作者则展示了如何通过权重分配、层次分析等方法，将多个维度进行有机整合，从而得出更全面的评分。这对于我在工作中需要权衡多方面因素进行决策时，提供了极其宝贵的工具。此外，书中关于“匿名评价”和“公开评价”的利弊分析，也让我对信息披露在评价体系中的作用有了新的认识。它不仅仅是关于隐私的问题，更是关乎评价的有效性、公平性以及可能产生的激励机制。总而言之，这本书提供了一种全新的思维框架，让我能够更深入地理解我们所处的这个充斥着评价与排序的世界，并以一种更科学、更理性的方式去参与其中。
评分一直以来，我对各种排行榜都充满了好奇，但也常常因为它们的不可靠性而感到困惑。这本书的出现，就像一道曙光，照亮了我心中的迷雾。作者以一种极具说服力的方式，揭示了排行榜和评价体系背后隐藏的科学原理。他并没有回避其中的复杂性，反而将其作为探索的起点，引领读者一步步深入。我特别欣赏作者对于“信号”和“噪音”的区分，这让我理解了为何在许多评价中，我们看到的“排名”可能是被大量无关信息所干扰的。书中关于“贝叶斯定理”在评价中的应用，更是让我耳目一新。它提供了一种更新和修正我们信念的强大工具，让我们可以根据新的证据，不断地调整我们的评价结果。这对于处理动态变化的评价场景，如网络评论、用户反馈等，具有极大的实践价值。作者还探讨了“公平性”与“效率”在评价体系中的权衡，这让我认识到，一个完美的评价体系可能并不存在，关键在于如何在不同的场景下，找到最适合的平衡点。他通过对历史上的各种评价体系的案例分析，展示了不同的设计理念如何导致截然不同的结果。这本书让我不再盲目地接受各种排名，而是学会用一种更审慎、更科学的态度去审视它们，并且为我提供了构建更可靠评价体系的思路。
评分我必须承认，这本书的标题曾经让我觉得有些过于宽泛，毕竟“评价”和“排序”似乎渗透在我们生活的方方面面。然而，当我真正沉浸其中后，我才发现作者所构建的体系是多么的精妙和深刻。他不仅仅是在介绍方法，更是在探索“为什么”和“如何”的根本。他深入剖析了人类对“比较”和“区分”的本能需求，以及这种需求如何驱动了各种评价和排序机制的产生。我尤其被书中关于“相对评价”和“绝对评价”的区分所打动。我们常常在两者之间摇摆不定，而作者则清晰地阐述了各自的适用场景和局限性，并提供了如何在两者之间进行有效转化的方法。这对于我理解市场竞争、产品优劣的判断，都具有极大的指导意义。书中关于“众包评价”的案例分析，也让我看到了集体智慧的强大力量。通过整合大量的个体意见，我们可以克服单个评价者的局限性，获得更客观、更全面的结果。作者对如何设计有效的众包机制，以及如何处理其中的信息冗余和噪声，都进行了深入的探讨。总而言之，这本书是一本能够改变你思维方式的书，它让你看到，看似平凡的评价和排序背后，蕴含着深刻的科学智慧。
评分读完这本书，我有一种醍醐灌顶的感觉，仿佛一直以来困扰我的许多关于“公正”和“公平”的问题，忽然找到了科学的解释。作者以一种令人惊叹的严谨性，剖析了我们在评价和排序过程中常常遇到的各种陷阱和误区。我印象最深刻的是关于“马太效应”的讨论，它清晰地揭示了为何资源和优势往往会集中在少数“领先者”手中，并且这种优势会不断被放大。作者并没有简单地停留在描述现象，而是深入挖掘了其背后的机制，以及我们如何通过设计一些“反马太效应”的机制来促进公平竞争。书中关于“专家评价”和“大众评审”的对比分析也十分精彩，它不仅探讨了各自的优势和劣势，更提供了如何将两者有效结合，取长补短的方法。我尤其认同作者关于“信息不对称”在评价中的作用的论述，这让我理解了为何在很多情况下，我们看到的“排名”并不能完全反映真实的能力或价值。作者还花了大量篇幅介绍了几种经典的排序算法，比如图灵奖得主C.E. Shannon提出的信息熵理论如何应用于评价体系的构建，以及如何在有限的信息下，设计出能够最大程度区分优劣的评价维度。这些内容虽然听起来颇具学术性，但作者的阐述却非常生动，他通过一个个小故事和生活化的例子，将抽象的理论具象化，让我这个非专业读者也能够轻松理解。这本书不仅仅是一本关于“如何排名”的书，更是一本关于“如何理解世界”的书。它让我学会用更批判性的眼光看待各种排行榜和评价体系，也让我对如何建立更科学、更公正的评价机制有了更深刻的认识。
评分我不得不说，这本书简直就是一场智力盛宴，它的内容之丰富，视角之新颖，简直超出了我的预期。作者并没有满足于简单地介绍一些已有的评价方法，而是试图去探索“评价”和“排序”的底层逻辑。他从人类最基本的认知需求出发，阐述了为何我们会如此热衷于对事物进行区分和等级划分，以及这种行为背后隐藏的演化和心理动因。这一点让我觉得非常震撼，因为它将一个看似纯粹的技术性话题，提升到了哲学和人类学的高度。在探讨具体的评价技术时，作者的讲解深入浅出，他用生动形象的比喻，将复杂的统计模型解释得如同日常生活中的场景一般易懂。我尤其喜欢他对“布莱克-肖尔斯模型”在评价领域的类比应用，虽然我之前对这个金融模型了解不多，但通过作者的解释，我竟然能够理解其核心思想，并将其迁移到理解其他领域的评价体系上。书中关于“因果推断”在评价中的重要性，也给我留下了深刻的印象。很多时候，我们看到的“相关性”并不代表“因果”，而一个真正科学的评价体系，应该能够区分出哪些因素是真正导致结果的，哪些只是偶然的巧合。这对于避免我们做出错误的决策，具有至关重要的意义。这本书是一本需要反复阅读的书，每一次重读，都会有新的体会和领悟。它不仅仅是一本知识的宝库，更是一座启发思维的灯塔。
评分这本书简直就是一本“评价与排序的百科全书”，但它并非枯燥的罗列，而是充满了智慧的启发和思维的碰撞。作者以一种极其迷人的叙事方式，带领读者穿越了评价与排序的广阔领域。他并没有回避任何一个复杂的问题，而是将其作为探索的起点，并用逻辑的力量将其一一破解。我尤其惊叹于作者对“涌现性”概念的运用，它解释了为何在简单的个体互动中，能够产生复杂的、有组织的评价和排序行为。这让我对“集体智慧”有了更深层次的理解。书中关于“评价的鲁棒性”的讨论，也让我受益匪浅。如何设计出能够抵御干扰、保持稳定性的评价体系，这是在真实世界中至关重要的问题。作者提供了一系列行之有效的方法和策略。总而言之，这本书是一本能够让你对“评价”和“排序”产生全新认识的书。它不仅提供了丰富的知识，更重要的是，它能够激发你独立思考的能力，让你成为一个更理性的决策者和评价者。
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