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不同 Kemeny 排名聚合的参数化方面
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内容提要
本研究关注基于Erdos-Renyi异常值（ERO）模型的排名问题，通过研究谱排名算法，提供了每个项目从观察数据中恢复出其潜在分数的性能，并得出了非归一化/归一化数据矩阵的最大特征向量与其总体对应物之间的逐项扰动误差界限。通过留一法技术，提供了更精确的最大特征向量的l∞范数扰动界限，并在只有Ω(nlogn)个样本的情况下导出了每个项目的最大偏移误差界限。理论分析改进了现有技术的结果，并通过数值实验验证了这些理论发现。
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关键要点
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本研究关注基于Erdos-Renyi异常值（ERO）模型的排名问题。
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研究了谱排名算法，提供了从观察数据中恢复潜在分数的性能。
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得出了非归一化/归一化数据矩阵的最大特征向量与总体对应物之间的逐项扰动误差界限。
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通过留一法技术，提供了更精确的最大特征向量的l∞范数扰动界限。
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在只有Ω(nlogn)个样本的情况下，导出了每个项目的最大偏移误差界限。
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理论分析改进了现有技术的结果，并通过数值实验验证了这些理论发现。
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