Bayesian nonparametric models for ranked data - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2012

Bayesian nonparametric models for ranked data

Résumé

We develop a Bayesian nonparametric extension of the popular Plackett-Luce choice model that can handle an infinite number of choice items. Our framework is based on the theory of random atomic measures, with the prior specified by a gamma process. We derive a posterior characterization and a simple and effective Gibbs sampler for posterior simulation. We develop a time-varying extension of our model, and apply it to the New York Times lists of weekly bestselling books.
On s'intéresse dans ce rapport à une extension bayésienne non paramétrique du modèle de Plackett-Luce pour les données de rang, pouvant traiter un nombre potentiellement infini d'éléments. Notre cadre se base sur la théorie des mesures complètement aléatoires, avec comme a priori un processus de gamma. Nous dérivons une caractérisation de la loi a posteriori et un échantillonneur de Gibbs simple pour approcher la loi a posteriori. Nous développons également une version dynamique de notre modèle, et l'appliquons aux listes hebdomadaires des 20 meilleures ventes du New York Times.
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Dates et versions

hal-00730792 , version 1 (18-11-2012)

Identifiants

Citer

Francois Caron, Yee Whye Teh. Bayesian nonparametric models for ranked data. NIPS - Neural Information Processing Systems, Dec 2012, Lake Tahoe, United States. ⟨hal-00730792⟩
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