Tôi thiết kế & đã viết hệ thống đánh giá và hệ thống đề xuất cho trang web chia sẻ công thức trực tuyến từ lâu. Hệ thống đề xuất không yêu cầu bất kỳ lý thuyết trò chơi nào, chỉ số liệu thống kê và tập hợp, nhưng suy nghĩ về những vấn đề tôi phải giải quyết với các bài đánh giá, họ chắc chắn là lý thuyết trò chơi (mặc dù tôi không nghĩ về nó theo cách đó thời gian).
Vấn đề mà trang web tôi làm việc phải đối mặt là mọi người có thể là tác giả và người đánh giá, do đó, có một áp lực nhất định để "bơm" số liệu thống kê của công thức nấu ăn của họ. Vì vậy, có một sự cân bằng đã phải phát triển hữu cơ từ các quy tắc của chúng tôi để bù đắp sự thúc đẩy ích kỷ đó; chúng tôi đã làm điều này với điểm số danh tiếng cho mỗi người dùng dựa trên đánh giá của những người khác về công thức nấu ăn của họ và cách những người khác hữu ích nghĩ đánh giá của họ. Nhìn lại, tôi ước rằng tôi đã áp dụng một cách chặt chẽ một số lý thuyết trò chơi ở đây.
Bài nghiên cứu thảo luận giống nhau. Manipulation-Resistant Systems Recommender qua giới hạn ảnh hưởng, Resnick và Sami, 2008. Here.
Nguồn
2009-12-01 03:20:38
ps. Tôi chân thành nghĩ rằng đây là một câu hỏi thú vị. SO không đồng ý, với "chủ quan!" cảnh báo, vì vậy tôi đã đánh dấu là wiki cộng đồng. –
Um, bạn có thể giải thích cách nó có liên quan đến hệ thống đề xuất không? Tôi đã nghiên cứu lý thuyết trò chơi trong bối cảnh kinh tế nói riêng, và tôi không thể tìm ra cách mà những thứ tôi đã nghiên cứu có thể được áp dụng cho khoa học máy tính. Cấp, tôi chỉ thực sự nhớ những thứ về cân bằng Nash, có lẽ những thứ khác mà tôi không nhớ áp dụng nhiều hơn. –