rangeringsteknikker

Rangeringsteknikker er metoder for å ordne objekter etter et eller flere kriterier, slik at de får en rangering fra høyest til lavest prioritet eller relevans. De brukes i statistikk og vitenskapelig forskning, informasjonssøk og anbefalingssystemer, samt i beslutningsanalyse og forretningsstyring.

Innen statistikk og dataanalyse brukes rangering for å måle forholdet mellom ordnede variabler, blant annet gjennom rangkorrelasjonskoeffisientene Spearman's rho og Kendall's tau. Slike metoder krever ofte færre antakelser om dataene og er robuste mot uteliggere eller ikke-normalfordelte data.

I informasjons- og søkesystemer fokuserer rangeringsteknikker på å sortere dokumenter, produkter eller annet innhold etter relevans eller brukerverdi. Tiltak som learning-to-rank deler metoder inn i pointwise, pairwise og listwise tilnærminger. Eksempler på algoritmer er RankNet, LambdaRank og LambdaMART. Evalueringsmål som NDCG (normalized discounted cumulative gain) og presisjon ved k førstegangsvisninger (P@K) brukes til å vurdere rangeringens kvalitet.

Innen beslutningsanalyse anvendes metoder som Analytic Hierarchy Process (AHP), som bygger på parvise vurderinger for å vekte kriterier, samt Borda-telling og Condorcet-metoder for aggregert preferanse blant alternativer.

Viktige forhold ved anvendelse av rangeringsteknikker inkluderer datakvalitet, potensielle skjevheter, tolkbarhet, overtilpasning og rettferdighet. Klar definisjon av kriterier og evaluering av resultater er sentralt for robuste rangeringer.