Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analysis of Elo Rating Systems via Markov Chains

論文の概要: An Analysis of Elo Rating Systems via Markov Chains

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05869v1
Date: Sun, 9 Jun 2024 17:53:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 17:38:03.684987
Title: An Analysis of Elo Rating Systems via Markov Chains
Title（参考訳）: マルコフ連鎖を用いたエロレーティングシステムの解析
Authors: Sam Olesker-Taylor, Luca Zanetti,
Abstract要約: 本稿では,オンライン環境におけるプレイヤーのスキルランキングの一般的な方法であるEloレーティングシステムについて理論的解析を行う。 We study Elo under the Bradley-Terry--Luce model and using technique from Markov chain theory, show that Elo learns the model parameters at a rate with the state of the art。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20718016474717196
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a theoretical analysis of the Elo rating system, a popular method for ranking skills of players in an online setting. In particular, we study Elo under the Bradley--Terry--Luce model and, using techniques from Markov chain theory, show that Elo learns the model parameters at a rate competitive with the state of the art. We apply our results to the problem of efficient tournament design and discuss a connection with the fastest-mixing Markov chain problem.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン環境におけるプレイヤーのスキルランキングの一般的な方法であるEloレーティングシステムについて理論的解析を行う。特に、Bradley-Terry--Luceモデルの下でエロを研究し、マルコフ連鎖理論の手法を用いて、エロが最先端技術と競合する速度でモデルパラメータを学習していることを示す。本結果は,効率的なトーナメントデザインの問題に適用し,最も高速なマルコフ連鎖問題との関連性について議論する。

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