List 如何比较排名列表

我有两个排名项目列表。每个项目都有一个等级和相关分数。 分数决定了排名。这两个列表可以包含（并且通常包含）不同的项，即它们的交集可以为空。我需要衡量这些排名。 是否有著名的算法（在文献或现实系统中）可以这样做？

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距离的度量应该考虑到项目的分数和等级

有很多方法可以比较排名前k的列表。有些人在做一些简化假设时计算起来非常简单，而另一些人则不那么简单，但在评估列表之间的等级相似性时更加严格。我最近看到的一篇论文，使用信息理论和数据压缩的概念，以一种有统计意义的方式处理了这个问题：

这个问题以前从未得到过回答，但我仍然认为它对很多人来说很重要：

您的两个要求，即列表的非连接性和秩的重要性未通过通用相关性测试得到满足。除此之外，他们中的大多数人（例如Kendall Tau）不考虑订单：

>>> from scipy.stats import kendalltau
>>> kendalltau([1,2,3,4,5], [2,1,3,4,5])
KendalltauResult(correlation=0.79999999999999982, value=0.050043527347496564)
>>> kendalltau([1,2,3,4,5], [1,2,3,5,4])
KendalltauResult(correlation=0.79999999999999982, value=0.050043527347496564)

第一次比较产生的值应该比第二次小得多，因为列表的头部比尾部更重要（第二项要求）

除此之外，我们还可以看到，两个列表需要具有相同的大小和相同类型的元素（第一个要求）

可能的解决方案：

满足您所有需求的度量称为。这是所谓的基于平均值的重叠的推广，这在本文中得到了很好的说明。 同一个家伙也出了一个RBO

2018年1月更新：

• python 3.5.2的另一个实现

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也许不能完全解决这个问题，但绝对值得一看
当排序很重要时，它提供了一种更好的计算排序列表之间相似性的方法，因为它允许基于排序的任意加权
例如，人们可能更感兴趣的是在列表的前20项中增加相似度，而不是统一地增加相似度

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在中也有一个很好的实现。
对两个排名列表之间的差异有一个很好且简单的度量。给出了评分列表之间的（dis）相似性度量，但如果两个列表的交集为空，则必须发明一种破解方法（例如，使用一些最大分数；再次参见Cavnar&Trenkle）。参考文章“基于N-Gram的文本分类”（1994）提供了排名列表之间距离的可能度量。但是，给定的示例（比较n-gram的排名列表）没有输入拐角情况的详细信息，也没有输入在不匹配的情况下如何定义“最大”距离。而且这些项目没有相关的分数。事实上，没有匹配的问题已经讨论过了，IIRC。当制作top-k列表时，仅出现在一个列表中的任何项目都会受到k+1的惩罚。谢谢，这对我来说很有效。我已经确定了股票清单[50]，并想知道它们每天的变化有多大，主要股票的得分越来越重。干杯