mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
XML
JSON
Átlépés a keresőbe
In English
Idézők
/
Idézések
HITS based network algorithm for evaluating the professional skills of wine tasters
London, A ✉ [London, András (Matematika- és sz...), szerző] Számítógépes Optimalizálás Tanszék (SZTE / TTIK / ITCS)
;
Csendes, T [Csendes, Tibor (Operációkutatás), szerző] Számítógépes Optimalizálás Tanszék (SZTE / TTIK / ITCS)
Angol nyelvű Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) Tudományos
Megjelent:
Szakál Anikó. 8th IEEE International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI 2013). (2013) ISBN:9781467363976; 9781467364003; 1467363979
pp. 197-200
Azonosítók
MTMT: 2721546
DOI:
10.1109/SACI.2013.6608966
WoS:
000333188100035
Scopus:
84886520679
SZTE Publicatio:
17723
Two popular and widely used webpage ranking algorithms are PageRank and HITS. We considered the 2009 Szeged Wine Fest data and another reliable data set of wines from the famous region Villány and, on basis of each data set, constructed a directed and weighted bipartite graph of wine tasters and wines. We applied an extended version of PageRank and HITS, the Co-HITS algorithm to wine tasting graph in order to rank tasters according to their ability and professional skill. The results of our technique were compared to other simple statistical methods. In general we observed that our ranking method performed better: it can filter out incompetent tasters, who, for example, gave the average score of some other tasters for the wines she or he tasted. Furthermore, our method gives a clearer picture about the competence of wine tasters. © 2013 IEEE.
Idézők (14)
Idézett közlemények (1)
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
CSL
Másolás
Nyomtatás
2026-01-21 11:09
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás