SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
Download to read offline
Modeling  Intransitivity  in  Matchup  and  
Comparison  Data
Shuo  Chen  and  Thorsten  Joachims  (Cornell  Univ)
WSDM  2016  勉強会,  2016/3/19
y_̲benjo
話の流流れ
1.  概要,貢献
2.  問題  :  Pairwise  Comparison
3.  既存⼿手法  :  Bradlley-‐‑‒Terry  model
4.  提案⼿手法  :  blade-‐‑‒chest  model
1.  アイデア
2.  定式化,推定
5.  実験
1.  ⼈人⼯工データ
2.  実データ  :  e-‐‑‒Sports,  テニス...
6.  まとめ
1.  概要,貢献
•  概要
–  1対1の勝負/⽐比較において,さんすくみの関係を推定
する
–  e-‐‑‒Sports  の対戦データにおいてその傾向が顕著に現
れることを⽰示した
•  貢献
–  ⾮非推移性を持つモデルを提案したこと
2.  問題設定
•  Pairwise  Comparison
–  ⼊入⼒力力  :  ペア  <  a,  b  >
–  出⼒力力  :  どちらが好まれるか/勝つか
•  実例例
–  ⼆二⼈人のチェスプレイヤーのどちらが勝つか?
–  どちらの寿司ネタが好まれるか?
–  応⽤用  :  XBox  Live  におけるマッチング
•  強すぎる/弱すぎる相⼿手と当たっても⾯面⽩白く無い
3.  既存⼿手法
•  Bradlley-‐‑‒Terry  (BT)  model
–  古典的なモデル
–  仮定  :  各ユーザの強さは実数値  γ  で表現される
–  この時,  a  が  b  に勝つ確率率率は
matchup	
  	
  
func)on
3.  BTモデルの性質
•  M(a,  b)  =  0  で  a  の勝率率率は50%
–  M(a,  b)  >  0  になるにつれ,  a  の勝率率率が上がる
•  M(a,  b)  =  -‐‑‒M(b,  a)
–  P(a  >  b)  =  1  –  P(b  >  a)
•  推移性
–  P(a  >  b)  >  0  かつ  P(b  >  c)  >  0  なら  P(a  >  c)  >  0
4-‐‑‒1.  提案⼿手法  –  アイデア
•  アイデア  :  ⾮非推移性  (intransitivity)
–  定義  :  プレイヤー  a,  b,  c  について以下が成⽴立立する
•  P(a  >  b)  >  0.5
•  P(b  >  c)  >  0.5
•  P(c  >  a)  >  0.5
–  じゃんけんの3つの⼿手の関係
•  これを実現するため,各ユーザを多次元で表現する
4-‐‑‒1.  提案⼿手法  –  アイデア
•  例例  :  剣を使って戦う⼆二⼈人
–  プレイヤー  a  と  b  は⼆二つの部位を持っている
•  剣  (blade)
–  これでプレイヤーは攻撃する
•  胸部  (chest)
–  ここを攻撃されると負ける
–  ⾃自分の剣が相⼿手の胸に近い⽅方が勝利利する
4-‐‑‒2.  提案⼿手法  –  定式化
•  d  次元ベクトル  a_̲blade  /  a_̲chest  を⽤用いて
–  blade-‐‑‒chest-‐‑‒dist-‐‑‒model
–  blade-‐‑‒chest-‐‑‒inner-‐‑‒model
•  d  次元のユーザ表現→戦いのスタイル
4-‐‑‒2.  提案⼿手法  –  推定
•  推定  :  SGDによる対数尤度度最⼤大化
–  勝敗データ集合  D  におけるプレイヤー  a/b  について  
a  が  na  回,b  が  nb  回勝利利していたとすると尤度度は
以下の式
5-‐‑‒1.  実験  –  ⼈人⼯工データ
•  ⼊入⼒力力  :  じゃんけん  /  5すくみゲームの勝敗データ
•  出⼒力力  :  d  =  2  で推定した  blade/chest
–  ⽮矢印の先  :  blade
–  ⽮矢印の尾  :  chest
Figure 2: The visualization of our model trained on rock-paper-scissors (left panel) and rock-paper-scissors-lizard-Spock (right
panel) datasets without bias terms and d set to 2. Each player is represented by an arrow, with the head being the blade vector and
the tail being the chest vector.
attack range, toughness, etc. The choice of what and when to build
based on scouting information from the enemy is an essential part
of the strategy of Starcraft II.
We collected all the match results of professional Starcraft II
players from the website aligulac.com up until February 20, 2014
(the day we did the crawling). There are two phases of Starcraft
II: the original game StarCraft II: Wings of Liberty (WoL), and the
later released expansion StarCraft II: Heart of the Swarm (HotS),
which adds more options for the players and is often considered as
a different game. We treat them separately. For of WoL, we have
4, 381 players with 61, 657 games, and 2, 287 players with 28, 582
main types of strategies called rush, boom and turtle[13], with rush
(early aggression) beating boom (economy first), boom beating tur-
tle (pure defensive), and turtle beating rush9
. We believe that the
relations between different types of general strategies that are as-
sociated with the nature of the game could also give rise to the
captured intransitivity in the Starcraft II data.
4.3.2 Defense of the Ancients 2
Defense of the Ancients 2 (DotA 2)10
is a multi-player online bat-
tle arena (MOBA) game developed by Valve Corporation. In con-
trast to Starcraft II, where each player commands a whole army, in
引用元	
  :	
  元論文	
  Figure	
  2
5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (1)
1.  ⾮非推移性がオンラインゲームに存在するか?
•  Yes  (2/3  で精度度/対数尤度度[以降降評価指標]改善)
•  データ  :  Starcraft  II  (WoL,  HotS),  DotA2
•    DotA2のみ評価指標が改善せず
•  理理由  :  チーム戦のため,チームの強さが重要
2.  ⾮非推移性がプロテニスに存在するか?
•  No  (評価指標が改善せず)
•  理理由
•  プロプレイヤーはオールラウンドな強さが求められる
•  ランキングにもとづくトーナメント制が多いため
5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (2)
3.  格闘ゲームの相性表が再構成できるか?
•  Yes
•  データ  :  ストリートファイター4のダイヤグラム
•  ⼿手法
•  ダイヤグラム(実/⼈人⼯工)に基づいて対戦データを⽣生成,
ダイヤグラムが再構成できるか
–  実験の理理由
•  ⾮非推移性が現れなかったのはデータ不不⾜足のため(?)
5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (3)
4.  ランク統合データにも⾮非推移性が存在するか?
•  Yes  (弱いが)
•  ⼿手法
•  複数の順序データを  pairwise  データに
–  {マグロ>イクラ>イカ,イクラ>イカ>マグロ,イク
ラ>マグロ>イカ}  を
–  {イクラ>マグロ:2,  イクラ>イカ:3,  マグロ>イクラ:
1,  マグロ>イカ:2,  イカ>マグロ:1}  に変換
6.  まとめ
•  まとめ
–  さんすくみの関係を持つ  pairwise  comparison  のモ
デルを提案
–  実験により,明確に現れるデータとそうでないもの
が存在することを確認
•  感想
–  シンプルで⾯面⽩白い
–  著者,PhD後はStarcraft2の開発会社に就職
•  metric  embedding  の論論⽂文を他に書いている

More Related Content

More from ybenjo

首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告ybenjo
 
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告ybenjo
 
Topic Model Survey (wsdm2012)
Topic Model Survey (wsdm2012)Topic Model Survey (wsdm2012)
Topic Model Survey (wsdm2012)ybenjo
 
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 reading
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 readingOvercoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 reading
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 readingybenjo
 
Link prediction
Link predictionLink prediction
Link predictionybenjo
 
anohana
anohanaanohana
anohanaybenjo
 
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011) Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011) ybenjo
 
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)ybenjo
 
patent analysis(LDA) and spotfire
patent analysis(LDA) and spotfirepatent analysis(LDA) and spotfire
patent analysis(LDA) and spotfireybenjo
 
Query Suggestion @ tokyotextmining#2
Query Suggestion @ tokyotextmining#2Query Suggestion @ tokyotextmining#2
Query Suggestion @ tokyotextmining#2ybenjo
 
useR!2010 matome
useR!2010 matomeuseR!2010 matome
useR!2010 matomeybenjo
 
AJACS17
AJACS17AJACS17
AJACS17ybenjo
 
R's anti sparseness
R's anti sparsenessR's anti sparseness
R's anti sparsenessybenjo
 
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)ybenjo
 

More from ybenjo (14)

首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 最終報告
 
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告
首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告
 
Topic Model Survey (wsdm2012)
Topic Model Survey (wsdm2012)Topic Model Survey (wsdm2012)
Topic Model Survey (wsdm2012)
 
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 reading
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 readingOvercoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 reading
Overcoming browser cookie churn with clustering in wsdm2012 reading
 
Link prediction
Link predictionLink prediction
Link prediction
 
anohana
anohanaanohana
anohana
 
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011) Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)
Preserving Personalized Pagerank in Subgraphs(ICML 2011)
 
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)
AJACS HONGO8 (mining in DBCLS)
 
patent analysis(LDA) and spotfire
patent analysis(LDA) and spotfirepatent analysis(LDA) and spotfire
patent analysis(LDA) and spotfire
 
Query Suggestion @ tokyotextmining#2
Query Suggestion @ tokyotextmining#2Query Suggestion @ tokyotextmining#2
Query Suggestion @ tokyotextmining#2
 
useR!2010 matome
useR!2010 matomeuseR!2010 matome
useR!2010 matome
 
AJACS17
AJACS17AJACS17
AJACS17
 
R's anti sparseness
R's anti sparsenessR's anti sparseness
R's anti sparseness
 
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)
とあるサイトの禁書目録(アクセスログ)
 

Recently uploaded

Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 

Recently uploaded (9)

Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 

Modeling intransitivity in matchup and comparison data (WSDM 2016)

  • 1. Modeling  Intransitivity  in  Matchup  and   Comparison  Data Shuo  Chen  and  Thorsten  Joachims  (Cornell  Univ) WSDM  2016  勉強会,  2016/3/19 y_̲benjo
  • 2. 話の流流れ 1.  概要,貢献 2.  問題  :  Pairwise  Comparison 3.  既存⼿手法  :  Bradlley-‐‑‒Terry  model 4.  提案⼿手法  :  blade-‐‑‒chest  model 1.  アイデア 2.  定式化,推定 5.  実験 1.  ⼈人⼯工データ 2.  実データ  :  e-‐‑‒Sports,  テニス... 6.  まとめ
  • 3. 1.  概要,貢献 •  概要 –  1対1の勝負/⽐比較において,さんすくみの関係を推定 する –  e-‐‑‒Sports  の対戦データにおいてその傾向が顕著に現 れることを⽰示した •  貢献 –  ⾮非推移性を持つモデルを提案したこと
  • 4. 2.  問題設定 •  Pairwise  Comparison –  ⼊入⼒力力  :  ペア  <  a,  b  > –  出⼒力力  :  どちらが好まれるか/勝つか •  実例例 –  ⼆二⼈人のチェスプレイヤーのどちらが勝つか? –  どちらの寿司ネタが好まれるか? –  応⽤用  :  XBox  Live  におけるマッチング •  強すぎる/弱すぎる相⼿手と当たっても⾯面⽩白く無い
  • 5. 3.  既存⼿手法 •  Bradlley-‐‑‒Terry  (BT)  model –  古典的なモデル –  仮定  :  各ユーザの強さは実数値  γ  で表現される –  この時,  a  が  b  に勝つ確率率率は matchup     func)on
  • 6. 3.  BTモデルの性質 •  M(a,  b)  =  0  で  a  の勝率率率は50% –  M(a,  b)  >  0  になるにつれ,  a  の勝率率率が上がる •  M(a,  b)  =  -‐‑‒M(b,  a) –  P(a  >  b)  =  1  –  P(b  >  a) •  推移性 –  P(a  >  b)  >  0  かつ  P(b  >  c)  >  0  なら  P(a  >  c)  >  0
  • 7. 4-‐‑‒1.  提案⼿手法  –  アイデア •  アイデア  :  ⾮非推移性  (intransitivity) –  定義  :  プレイヤー  a,  b,  c  について以下が成⽴立立する •  P(a  >  b)  >  0.5 •  P(b  >  c)  >  0.5 •  P(c  >  a)  >  0.5 –  じゃんけんの3つの⼿手の関係 •  これを実現するため,各ユーザを多次元で表現する
  • 8. 4-‐‑‒1.  提案⼿手法  –  アイデア •  例例  :  剣を使って戦う⼆二⼈人 –  プレイヤー  a  と  b  は⼆二つの部位を持っている •  剣  (blade) –  これでプレイヤーは攻撃する •  胸部  (chest) –  ここを攻撃されると負ける –  ⾃自分の剣が相⼿手の胸に近い⽅方が勝利利する
  • 9. 4-‐‑‒2.  提案⼿手法  –  定式化 •  d  次元ベクトル  a_̲blade  /  a_̲chest  を⽤用いて –  blade-‐‑‒chest-‐‑‒dist-‐‑‒model –  blade-‐‑‒chest-‐‑‒inner-‐‑‒model •  d  次元のユーザ表現→戦いのスタイル
  • 10. 4-‐‑‒2.  提案⼿手法  –  推定 •  推定  :  SGDによる対数尤度度最⼤大化 –  勝敗データ集合  D  におけるプレイヤー  a/b  について   a  が  na  回,b  が  nb  回勝利利していたとすると尤度度は 以下の式
  • 11. 5-‐‑‒1.  実験  –  ⼈人⼯工データ •  ⼊入⼒力力  :  じゃんけん  /  5すくみゲームの勝敗データ •  出⼒力力  :  d  =  2  で推定した  blade/chest –  ⽮矢印の先  :  blade –  ⽮矢印の尾  :  chest Figure 2: The visualization of our model trained on rock-paper-scissors (left panel) and rock-paper-scissors-lizard-Spock (right panel) datasets without bias terms and d set to 2. Each player is represented by an arrow, with the head being the blade vector and the tail being the chest vector. attack range, toughness, etc. The choice of what and when to build based on scouting information from the enemy is an essential part of the strategy of Starcraft II. We collected all the match results of professional Starcraft II players from the website aligulac.com up until February 20, 2014 (the day we did the crawling). There are two phases of Starcraft II: the original game StarCraft II: Wings of Liberty (WoL), and the later released expansion StarCraft II: Heart of the Swarm (HotS), which adds more options for the players and is often considered as a different game. We treat them separately. For of WoL, we have 4, 381 players with 61, 657 games, and 2, 287 players with 28, 582 main types of strategies called rush, boom and turtle[13], with rush (early aggression) beating boom (economy first), boom beating tur- tle (pure defensive), and turtle beating rush9 . We believe that the relations between different types of general strategies that are as- sociated with the nature of the game could also give rise to the captured intransitivity in the Starcraft II data. 4.3.2 Defense of the Ancients 2 Defense of the Ancients 2 (DotA 2)10 is a multi-player online bat- tle arena (MOBA) game developed by Valve Corporation. In con- trast to Starcraft II, where each player commands a whole army, in 引用元  :  元論文  Figure  2
  • 12. 5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (1) 1.  ⾮非推移性がオンラインゲームに存在するか? •  Yes  (2/3  で精度度/対数尤度度[以降降評価指標]改善) •  データ  :  Starcraft  II  (WoL,  HotS),  DotA2 •   DotA2のみ評価指標が改善せず •  理理由  :  チーム戦のため,チームの強さが重要 2.  ⾮非推移性がプロテニスに存在するか? •  No  (評価指標が改善せず) •  理理由 •  プロプレイヤーはオールラウンドな強さが求められる •  ランキングにもとづくトーナメント制が多いため
  • 13. 5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (2) 3.  格闘ゲームの相性表が再構成できるか? •  Yes •  データ  :  ストリートファイター4のダイヤグラム •  ⼿手法 •  ダイヤグラム(実/⼈人⼯工)に基づいて対戦データを⽣生成, ダイヤグラムが再構成できるか –  実験の理理由 •  ⾮非推移性が現れなかったのはデータ不不⾜足のため(?)
  • 14. 5-‐‑‒2.  実験  –  実データ  (3) 4.  ランク統合データにも⾮非推移性が存在するか? •  Yes  (弱いが) •  ⼿手法 •  複数の順序データを  pairwise  データに –  {マグロ>イクラ>イカ,イクラ>イカ>マグロ,イク ラ>マグロ>イカ}  を –  {イクラ>マグロ:2,  イクラ>イカ:3,  マグロ>イクラ: 1,  マグロ>イカ:2,  イカ>マグロ:1}  に変換
  • 15. 6.  まとめ •  まとめ –  さんすくみの関係を持つ  pairwise  comparison  のモ デルを提案 –  実験により,明確に現れるデータとそうでないもの が存在することを確認 •  感想 –  シンプルで⾯面⽩白い –  著者,PhD後はStarcraft2の開発会社に就職 •  metric  embedding  の論論⽂文を他に書いている