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Bayesian Inference of Natural Rankings in Incomplete Competition Networks

机译：不完全竞争网络中自然排名的贝叶斯推断

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Competition between a complex system's constituents and a corresponding reward mechanism based on it have profound influence on the functioning, stability, and evolution of the system. But determining the dominance hierarchy or ranking among the constituent parts from the strongest to the weakest – essential in determining reward and penalty – is frequently an ambiguous task due to the incomplete (partially filled) nature of competition networks. Here we introduce the “Natural Ranking,” an unambiguous ranking method applicable to a round robin tournament, and formulate an analytical model based on the Bayesian formula for inferring the expected mean and error of the natural ranking of nodes from an incomplete network. We investigate its potential and uses in resolving important issues of ranking by applying it to real-world competition networks.
机译：复杂系统的组成部分和基于它的相应奖励机制之间的竞争对系统的功能，稳定性和演进产生深远的影响。但是，由于竞争网络的不完整（部分填充）性质，确定优势级别或从最强到最弱的组成部分之间的排名（确定奖励和惩罚必不可少）通常是一项模棱两可的任务。在这里，我们介绍一种适用于循环锦标赛的明确排名方法“自然排名”，并基于贝叶斯公式建立一个分析模型，以从不完整的网络中推断节点自然排名的预期均值和误差。我们通过将其应用于现实世界的竞争网络来研究其潜力以及解决重要排名问题的用途。

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