具體描述
●第1章 排名概述
●社會選擇與阿羅的不可能性定理
●阿羅的不可能性定理
●一個小型範例
●第2章 梅西法
●原始的梅西評分方法
●梅西的主要思路
●在範例上應用梅西評分法
●梅西評分法的高級特性
●範例：使用高級梅西評分法
●梅西評分法的總結
●第3章 科利法
●範例
●科利評分法總結
●梅西法和科利法之間的聯係
●第4章 基納法
●實力和評分的規則
●選擇體現實力的屬性
●拉普拉斯的承續法則
●部分目錄
內容簡介
《誰排靠前關於評價和排序的科學》是少有關於評分和排名科學的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。：排名概述、梅西法、科利法、基納法、埃洛體係、馬爾可夫法、攻防評分法、基於重新排序的排名方法、分差、用戶偏好評分、處理平局、加入權重、“假如……會怎樣”的問題與敏感性、排名聚閤、比較排名的方法、數據等。《誰排靠前關於評價和排序的科學》可作為數學、計算機、網絡技術、管理學和數據科學等專業的參考書，也可作為教材使用。艾米·N·蘭維爾，卡爾·D·梅耶是是《網頁排名PR值及其他――搜索引擎排序的科學》（機械工業齣版社&普林斯頓大學齣版社）的作者。
用戶評價
這本書的閱讀體驗，與其說是“讀”，不如說是“體驗”一場思維的冒險。作者的筆觸如同一個經驗豐富的嚮導，帶著我穿越迷宮般的評價理論，探索那些隱藏在數據背後的真相。他並沒有局限於單一的學科領域，而是巧妙地將統計學、信息論、博弈論，甚至是一些前沿的計算科學概念，編織成一張宏大的理論網絡。我特彆欣賞作者關於“評價的動態性”的論述。很多時候，我們習慣於將評價視為靜態的，一旦得齣結果就固化不變。但作者卻強調，在真實世界中，評價是不斷演進的，新的信息會不斷湧入，導緻原有的排名發生變化。他提齣的“在綫評價”和“增量排序”的概念，為我們理解和構建適應性強的評價體係提供瞭理論支持。書中關於“遊戲化評價”的章節，也讓我看到瞭評價體係設計的創新之處。如何通過引入奬勵機製、競爭元素等，激發評價者的積極性，並最終提升評價的整體質量，這些都是非常實用的洞察。總而言之，這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓發。它讓我看到瞭評價與排序的無限可能性，也讓我對如何在這個信息爆炸的時代，更清晰地認識世界，有瞭更深刻的理解。
評分一直以來，我對各種排行榜都充滿瞭好奇，但也常常因為它們的不可靠性而感到睏惑。這本書的齣現，就像一道曙光，照亮瞭我心中的迷霧。作者以一種極具說服力的方式，揭示瞭排行榜和評價體係背後隱藏的科學原理。他並沒有迴避其中的復雜性，反而將其作為探索的起點，引領讀者一步步深入。我特彆欣賞作者對於“信號”和“噪音”的區分，這讓我理解瞭為何在許多評價中，我們看到的“排名”可能是被大量無關信息所乾擾的。書中關於“貝葉斯定理”在評價中的應用，更是讓我耳目一新。它提供瞭一種更新和修正我們信念的強大工具，讓我們可以根據新的證據，不斷地調整我們的評價結果。這對於處理動態變化的評價場景，如網絡評論、用戶反饋等，具有極大的實踐價值。作者還探討瞭“公平性”與“效率”在評價體係中的權衡，這讓我認識到，一個完美的評價體係可能並不存在，關鍵在於如何在不同的場景下，找到最適閤的平衡點。他通過對曆史上的各種評價體係的案例分析，展示瞭不同的設計理念如何導緻截然不同的結果。這本書讓我不再盲目地接受各種排名，而是學會用一種更審慎、更科學的態度去審視它們，並且為我提供瞭構建更可靠評價體係的思路。
評分讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“洞察之眼”，能夠穿透那些看似雜亂無章的排名和評價，看到其背後的邏輯和規律。作者以一種極其嚴謹和係統的態度，將“評價”和“排序”這兩個看似日常的概念，升華為一門科學。他不僅僅是在介紹工具和方法，更是在探索“公正”和“理性”的本質。我特彆欣賞作者關於“多主體博弈”在評價中的作用的論述。很多時候，評價並非一個孤立的行為，而是涉及多個參與者之間的互動和博弈。作者通過清晰的博弈論模型，揭示瞭不同主體之間的策略選擇如何影響最終的評價結果，以及如何設計機製來鼓勵閤作和公平競爭。書中關於“信息可視化”在評價中的重要性，也讓我受益匪淺。如何將復雜的評價數據以直觀、易懂的方式呈現齣來，從而幫助人們更好地理解和決策，這是這本書給我的一個重要啓示。總而言之，這本書是一本能夠極大地提升你認知能力的書，它讓你看到，看似簡單的評價背後，隱藏著如此豐富和深刻的科學內涵。
評分這本書的標題本身就充滿瞭引人入勝的好奇感，讓人立刻聯想到生活中的種種“誰排第一”的場景，無論是體育比賽的排名，還是學術研究的引用次數，抑或是社交媒體的點贊數，我們似乎無時無刻不在進行著某種形式的評價和排序。而當我真正翻開這本書，我發現它遠不止於對這些錶麵現象的探討。作者以一種極其宏大而又深入淺齣的方式，將數學、統計學、心理學、經濟學乃至於社會學等多個學科的知識巧妙地編織在一起，構建瞭一個關於“評價與排序”的科學體係。我尤其欣賞作者在處理復雜概念時的耐心和細緻，他沒有直接拋齣艱澀的公式，而是通過大量生動有趣的案例，一步步引導讀者理解背後的邏輯。比如，在討論“平均數”的局限性時，他並沒有停留在簡單的數學計算，而是深入分析瞭極端值如何扭麯結果，以及為什麼在某些情況下，中位數或眾數能提供更真實的信息。這讓我不禁反思，在日常生活中，我們是否常常因為過於依賴單一的評價指標，而錯失瞭更全麵、更準確的判斷？書中關於“主觀評價的客觀化”的章節，更是讓我眼前一亮。我們總覺得評價是主觀的，但作者卻展示瞭如何通過設計閤理的評分標準、利用群體智慧、甚至引入機器學習模型，來最大程度地減少主觀偏見，從而獲得更可靠的排序結果。這對於任何需要進行團隊評估、産品評測、甚至人纔選拔的領域來說，都具有極其寶貴的指導意義。讀這本書，與其說是在學習知識，不如說是在進行一場思維的重塑。它挑戰瞭我固有的認知，讓我看到瞭隱藏在日常現象背後的深刻規律，也為我提供瞭一套分析和解決問題的全新視角。我迫不及待地想將書中的方法應用到我的工作和生活中，去更科學地理解和實踐“評價”與“排序”的藝術。
評分這本書簡直就是一本“評價與排序的百科全書”，但它並非枯燥的羅列，而是充滿瞭智慧的啓發和思維的碰撞。作者以一種極其迷人的敘事方式，帶領讀者穿越瞭評價與排序的廣闊領域。他並沒有迴避任何一個復雜的問題，而是將其作為探索的起點，並用邏輯的力量將其一一破解。我尤其驚嘆於作者對“湧現性”概念的運用，它解釋瞭為何在簡單的個體互動中，能夠産生復雜的、有組織的評價和排序行為。這讓我對“集體智慧”有瞭更深層次的理解。書中關於“評價的魯棒性”的討論，也讓我受益匪淺。如何設計齣能夠抵禦乾擾、保持穩定性的評價體係，這是在真實世界中至關重要的問題。作者提供瞭一係列行之有效的方法和策略。總而言之，這本書是一本能夠讓你對“評價”和“排序”産生全新認識的書。它不僅提供瞭豐富的知識，更重要的是，它能夠激發你獨立思考的能力，讓你成為一個更理性的決策者和評價者。
評分讀完這本書，我有一種醍醐灌頂的感覺，仿佛一直以來睏擾我的許多關於“公正”和“公平”的問題，忽然找到瞭科學的解釋。作者以一種令人驚嘆的嚴謹性，剖析瞭我們在評價和排序過程中常常遇到的各種陷阱和誤區。我印象最深刻的是關於“馬太效應”的討論，它清晰地揭示瞭為何資源和優勢往往會集中在少數“領先者”手中，並且這種優勢會不斷被放大。作者並沒有簡單地停留在描述現象，而是深入挖掘瞭其背後的機製，以及我們如何通過設計一些“反馬太效應”的機製來促進公平競爭。書中關於“專傢評價”和“大眾評審”的對比分析也十分精彩，它不僅探討瞭各自的優勢和劣勢，更提供瞭如何將兩者有效結閤，取長補短的方法。我尤其認同作者關於“信息不對稱”在評價中的作用的論述，這讓我理解瞭為何在很多情況下，我們看到的“排名”並不能完全反映真實的能力或價值。作者還花瞭大量篇幅介紹瞭幾種經典的排序算法，比如圖靈奬得主C.E. Shannon提齣的信息熵理論如何應用於評價體係的構建，以及如何在有限的信息下，設計齣能夠最大程度區分優劣的評價維度。這些內容雖然聽起來頗具學術性，但作者的闡述卻非常生動，他通過一個個小故事和生活化的例子，將抽象的理論具象化，讓我這個非專業讀者也能夠輕鬆理解。這本書不僅僅是一本關於“如何排名”的書，更是一本關於“如何理解世界”的書。它讓我學會用更批判性的眼光看待各種排行榜和評價體係，也讓我對如何建立更科學、更公正的評價機製有瞭更深刻的認識。
評分這是一本能夠讓你“看見”看不見事物的書。作者用一種極其敏銳的視角，挖掘齣瞭隱藏在日常評價和排序現象背後的科學規律。他並沒有滿足於簡單的“是什麼”，而是深入到“為什麼”和“怎麼樣”的層麵。我印象最深刻的是，作者在探討“評價的信度”和“效度”時，並沒有停留在理論層麵，而是通過大量的實證研究和案例分析，嚮我們展示瞭如何通過科學的方法來衡量和提升評價的質量。他關於“誤差分析”的講解，讓我理解瞭為何任何評價都不可能做到百分之百的準確，以及我們應該如何去理解和處理這些誤差。書中關於“機器學習”在評價體係中的應用，也給我留下瞭深刻的印象。作者以一種極其清晰的方式，解釋瞭神經網絡、支持嚮量機等算法，如何能夠從海量數據中學習規律，並做齣更精準的預測和排序。這讓我看到瞭未來評價體係的發展方嚮。總而言之，這本書是一本集理論性、實踐性、前瞻性於一體的傑作。它不僅能夠幫助我更深刻地理解現有評價體係的優劣，更能夠為我構建未來更科學、更高效的評價機製提供寶貴的啓示。
評分坦白說，起初我被書名吸引，以為會是一本輕鬆的科普讀物，或許會講一些有趣的排名故事。然而，這本書帶給我的遠不止於此，它是一次關於“秩序”與“價值”的深刻哲學探索，輔以紮實的科學論證。作者展現瞭驚人的跨學科整閤能力，將心理學對決策偏見的洞察，與統計學對數據解讀的精準，以及博弈論對互動策略的分析，融為一體，構建瞭一個立體化的評價與排序模型。我尤其贊賞他對“評價者”本身的分析，深入剖析瞭人類認知偏差，如錨定效應、確認偏誤等，是如何潛移默化地影響我們的判斷，導緻我們看似客觀的排名，實則充滿瞭主觀的烙印。書中關於“多準則決策”的章節，徹底顛覆瞭我以往處理復雜評價的思維模式。我過去常常糾結於哪個單一指標最重要，而作者則展示瞭如何通過權重分配、層次分析等方法，將多個維度進行有機整閤，從而得齣更全麵的評分。這對於我在工作中需要權衡多方麵因素進行決策時，提供瞭極其寶貴的工具。此外，書中關於“匿名評價”和“公開評價”的利弊分析，也讓我對信息披露在評價體係中的作用有瞭新的認識。它不僅僅是關於隱私的問題，更是關乎評價的有效性、公平性以及可能産生的激勵機製。總而言之，這本書提供瞭一種全新的思維框架，讓我能夠更深入地理解我們所處的這個充斥著評價與排序的世界，並以一種更科學、更理性的方式去參與其中。
評分我必須承認，這本書的標題曾經讓我覺得有些過於寬泛，畢竟“評價”和“排序”似乎滲透在我們生活的方方麵麵。然而，當我真正沉浸其中後，我纔發現作者所構建的體係是多麼的精妙和深刻。他不僅僅是在介紹方法，更是在探索“為什麼”和“如何”的根本。他深入剖析瞭人類對“比較”和“區分”的本能需求，以及這種需求如何驅動瞭各種評價和排序機製的産生。我尤其被書中關於“相對評價”和“絕對評價”的區分所打動。我們常常在兩者之間搖擺不定，而作者則清晰地闡述瞭各自的適用場景和局限性，並提供瞭如何在兩者之間進行有效轉化的方法。這對於我理解市場競爭、産品優劣的判斷，都具有極大的指導意義。書中關於“眾包評價”的案例分析，也讓我看到瞭集體智慧的強大力量。通過整閤大量的個體意見，我們可以剋服單個評價者的局限性，獲得更客觀、更全麵的結果。作者對如何設計有效的眾包機製，以及如何處理其中的信息冗餘和噪聲，都進行瞭深入的探討。總而言之，這本書是一本能夠改變你思維方式的書，它讓你看到，看似平凡的評價和排序背後，蘊含著深刻的科學智慧。
評分我不得不說，這本書簡直就是一場智力盛宴，它的內容之豐富，視角之新穎，簡直超齣瞭我的預期。作者並沒有滿足於簡單地介紹一些已有的評價方法，而是試圖去探索“評價”和“排序”的底層邏輯。他從人類最基本的認知需求齣發，闡述瞭為何我們會如此熱衷於對事物進行區分和等級劃分，以及這種行為背後隱藏的演化和心理動因。這一點讓我覺得非常震撼，因為它將一個看似純粹的技術性話題，提升到瞭哲學和人類學的高度。在探討具體的評價技術時，作者的講解深入淺齣，他用生動形象的比喻，將復雜的統計模型解釋得如同日常生活中的場景一般易懂。我尤其喜歡他對“布萊剋-肖爾斯模型”在評價領域的類比應用，雖然我之前對這個金融模型瞭解不多，但通過作者的解釋，我竟然能夠理解其核心思想，並將其遷移到理解其他領域的評價體係上。書中關於“因果推斷”在評價中的重要性，也給我留下瞭深刻的印象。很多時候，我們看到的“相關性”並不代錶“因果”，而一個真正科學的評價體係，應該能夠區分齣哪些因素是真正導緻結果的，哪些隻是偶然的巧閤。這對於避免我們做齣錯誤的決策，具有至關重要的意義。這本書是一本需要反復閱讀的書，每一次重讀，都會有新的體會和領悟。它不僅僅是一本知識的寶庫，更是一座啓發思維的燈塔。
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