我正在尝试从一篇学术论文中实现一个真相发现算法。它是一种流式算法，可以实时推断真相和源质量。如果有人有兴趣阅读本文，请在此处了解更多详细信息：http ://dl.acm.org/citation.cfm?id=2661892
我的问题是我不理解算法中的公式，或者是其中一个公式的精确符号，并且我在用 R 或 Python 实现它时遇到了困难。它似乎是某种指数公式，但我在数学书中没有找到任何关于它的信息。也不确定半无穷大符号。我认为这意味着成比例，但这意味着价值分配，还是什么？任何指针将不胜感激。
（你真的应该在数学或计算机科学上发帖；你试图理解算法本身，而不是算法的实现。一个很大的缺点是 Stack Overflow 不允许使用 LaTeX，所以请原谅下面难以阅读的内容。）
为了能够使用“与”成正比的符号 \propto，您需要考虑到表达式的左侧是概率。
您可以使用以下作为 \propto 的“定义”：
P(X = x) \propto f(x) <=> P(X = x) = f(x)/(\sum_{x'} f(x'))
也就是说，当用随机变量 X 的所有值 x' 的 f(x') 之和进行归一化时，P(X = x) 与 f(x) 成正比。
例如，如果一个瓮中有 10 个蓝球和 20 个红球，则抽到给定颜色球的概率与该颜色球的数量成正比。由于概率之和需要为 1，这意味着按以下方式对它们进行归一化：
P（颜色=蓝色）\propto 10
P（颜色=红色）\propto 20
P(颜色 = 蓝色) = 10/(10 + 20) = 1/3
P（颜色 = 红色）= 20/(10 + 20) = 2/3。
现在，在您正在使用的论文中，他们使用非常紧凑的符号 \nu^t_{i,v,j} 来表示随机变量及其值。在不了解本文其余部分的情况下，我猜测 \nu^t_{i,v,j} 代表 P(R^t_{i,j} = v)，即索引 t、i 和j 表示正在讨论哪个随机变量 R^t_{i,j} （他们没有明确地在那里命名随机变量，所以为了清楚起见，我在这里只使用名称 R），而索引v表示那个随机变量。但是，最好在索引 v 代表值的假设下检查我是否正确。
如果这个假设是正确的，那么这个表达式意味着
\nu^t_{i,v,j} = f(v) / sum_v' f(v')
其中 f 表示表达式的右侧。
自然，更有效的计算方式是，对于每个 t、i、j，计算每个值 v 的 f(v) 并将其存储在以 v 为索引的数组中，然后将它们的总和累加，然后简单地相除数组中的每个值按最终总和。