Bayesian nonparametric models for ranked data

Francois Caron 1, 2 Yee Whye Teh 3
1 ALEA - Advanced Learning Evolutionary Algorithms
Inria Bordeaux - Sud-Ouest, UB - Université de Bordeaux, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR5251
Résumé : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
NIPS - Neural Information Processing Systems, Dec 2012, Lake Tahoe, United States. MIT Press, 2012
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https://hal.inria.fr/hal-00730792
Contributeur : Francois Caron <>
Soumis le : dimanche 18 novembre 2012 - 20:15:29
Dernière modification le : vendredi 11 septembre 2015 - 01:07:08
Document(s) archivé(s) le : vendredi 16 décembre 2016 - 11:44:27

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Identifiants

  • HAL Id : hal-00730792, version 1
  • ARXIV : 1211.4321

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

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