rangingsmethoden

Rangingsmethoden sind Verfahren zur Erzeugung einer Rangordnung von Objekten, Alternativen oder Dokumenten anhand von Kriterien oder Scores. Sie finden Anwendung in der Statistik, der Informationsbeschaffung, der Entscheidungsunterstützung sowie in der Netzwerkanalyse. Zentrale Idee ist die Umwandlung unterschiedlicher Messgrößen in vergleichbare Werte und deren aggregation zu einer Reihenfolge.

In der Statistik dienen Rankingverfahren oft der Analyse von Rangdaten oder dem Vergleich mehrerer Behandlungen oder Algorithmen, ohne strenge Verteilungsannahmen. Typische Ansätze sind Rangkorrelationsmaße wie der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient und Kendall’s Tau. Für den Vergleich mehrerer Gruppen kommen Friedman-Test und post-hoc-Tests wie der Nemenyi-Test zum Einsatz.

In der Informationsbeschaffung und bei Empfehlungssystemen sortieren Rankingfunktionen Objekte nach Relevanz. Klassische Methoden beruhen auf TF-IDF oder anderen Vektorraummodellen, probabilistischen Ansätzen wie BM25 oder Sprachmodellen, sowie Lern-zu-Rank-Ansätzen (Learning-to-Rank), die Merkmale der Items lernen, um eine optimale Reihenfolge zu erzeugen.

Im Bereich der Mehrkriterien-Entscheidung werden Alternativen nach mehreren Kriterien bewertet und gerankt. Bekannte Verfahren sind Analytischer Hierarchieprozess (AHP) mit Paarschätzungen, TOPSIS als Distanz zum idealen Punkt, ELECTRE- bzw. PROMETHEE-Verfahren sowie VIKOR, die unterschiedlichen Präferenzen und Kompromisse berücksichtigen.

Netzwerkbasierte Rankingverfahren ordnen Knoten anhand der Struktur von Verlinkungen oder Verbindungen. Beispiele sind PageRank und HITS, die aus dem Fluss oder der Zentralität der Beziehungen Gewichtungen ableiten.

Bei der Anwendung sind Normalisierung, Umgang mit Gleichständen, Interpretierbarkeit und Robustheit zentrale Kriterien. Lernbasierte Rankings bergen zudem Risiken von Overfitting und Datenabhängigkeiten.