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我正在尝试确定这是否是一个已解决的问题以及我应该搜索哪些算法。

问题是这样的：我将资源发送到删除服务，它会响应一些猜测，猜测它是什么，每个猜测都有自己的确定性百分比水平。其中一些猜测将成为其他猜测的别名。

因此，如果服务以 80% 的确定性猜测资源是A ，其中一个猜测为 80%，但B为 3 个猜测为 40%、50% 和 60%（例如）。也可能有其他较低百分比的单一猜测。

在这种情况下，将应用什么算法来允许在 A 和 B 之间进行选择？或者，适用于哪个概率领域？

起初，我想到了两位将军的问题，但这更多是与交付的不确定性有关，而不是内容的不确定性。

如果这是一个已解决的问题，我应该研究什么算法？

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根据下面的评论和答案，这里有更多信息。

  • 猜测是相互独立的
  • 个人猜测加起来不等于 100%。每个猜测都是尝试将传入资源与集合中存在的资源进行匹配。可以确定的是匹配的准确程度。
  • 这些资源中的每一个（都是唯一的）都有一些标识它的元数据......如果你愿意的话，还有一个文本标签。这些可能不是唯一的。因此，多个唯一资源可能具有相同的标签，从而产生别名。
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“最佳”答案取决于您如何解释同一资源的多个猜测（具有不同别名的猜测）。如果您认为每个猜测的别名都是新的“独立”猜测，而不仅仅是受另一个猜测影响的部分重复猜测，那么解释您报告的猜测“概率/置信度”的适当方法是将所有百分比相加为资源猜测的别名，以及具有最高总概率分数的任何资源，选择那个。

很难给出更好的答案，除非你能给出一些关于如何计算所报告的猜测“概率/置信度”的解释，因为例如，理想情况下，所有猜测的所有百分比加起来应该是 100%（或更少）如果它们确实是每个猜测的概率分数，并且只有一个正确的资源与您的查询匹配。如果你的“概率/置信度”分数加起来超过 100%，那么可能有更好的方法来解释它们，如果你能告诉我们它们是如何计算的/它们真正“意味着”什么。

于 2013-08-11T20:53:24.947 回答