不完整信息下排序的率失真
信息论
2014-01-15 v1 math.IT
摘要
我们研究了赋予 Kendall Tau 度量和 Chebyshev 度量的排列集合中的率失真关系。我们的研究动机在于将排列率失真应用于不完整信息下排序算法和近似排序算法的平均情况与最坏情况分析。对于 Kendall Tau 度量，我们提供了小、中、大失真区间的界；而对于 Chebyshev 度量，我们提出了对所有失真均有效且对小失真尤为精确的界。此外，对于 Chebyshev 度量，我们给出了一种覆盖码的构造。
引用
@article{arxiv.1401.3093,
title = {Rate-Distortion for Ranking with Incomplete Information},
author = {Farzad Farnoud and Moshe Schwartz and Jehoshua Bruck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.3093},
year = {2014}
}