<div dir="ltr"><div><div><br><br></div>Hi Folks,<br><br></div>This Friday in the YPNG seminar Cheng Mao will talk about:<br><div><div></div><div><br></div><div>Title: Permutation-based models for ranking from pairwise comparisons<br><br>Abstract: Pairwise comparison data arises in various domains, including <br></div><div>recommender systems, website ranking and social choice. There has been <br></div><div>a recent surge of interest in studying permutation-based models, such as <br></div><div>the noisy sorting model and the strong stochastic transitivity model, for <br></div><div>ranking from pairwise comparisons. In this talk, I will focus on statistical <br></div><div>estimation for the noisy sorting model given structured partial observations. <br></div><div>The optimal rate of estimation is established up to a constant (resp. a <br></div><div>logarithmic factor) for pairwise comparisons sampled according to an <br></div><div>Erdős–Rényi graph (resp. certain classes of fixed graphs). In addition, <br></div><div>I will discuss efficient algorithms that generalize the classical Borda <br></div><div>count estimator. The talk is based on the following joint works with <br></div><div>Jonathan Weed, Philippe Rigollet, Ashwin Pananjady, Vidya</div><div>Muthukumar, Martin J. Wainwright, Thomas A. Courtade:</div><div><br></div><div><a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__arxiv.org_abs_1710.10388&d=DwMFaQ&c=cjytLXgP8ixuoHflwc-poQ&r=TV2LzVSKPR1lWutSsC83GRg2E3XH9EJBNgdZw5Y_7HU&m=FPXQ6kXuf3UDvpebsOIAiuK8-IBqmH-_b_cu_tNHjrk&s=fibLq3Fwk-Q0p5JsaguQsCAUpDYJxYmTduthHlBA4vg&e=">https://arxiv.org/abs/1710.10388</a><br><a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__arxiv.org_abs_1707.06217&d=DwMFaQ&c=cjytLXgP8ixuoHflwc-poQ&r=TV2LzVSKPR1lWutSsC83GRg2E3XH9EJBNgdZw5Y_7HU&m=FPXQ6kXuf3UDvpebsOIAiuK8-IBqmH-_b_cu_tNHjrk&s=MVSRMKto8xH6cAto57XcLy63rHP7SiGoc8KIZK_3VVE&e=">https://arxiv.org/abs/1707.06217</a><br><br>Bio: Cheng Mao is a fifth-year graduate student in the Mathematics</div><div> Department at MIT, working with Professor Philippe Rigollet. His broad <br></div><div>research interests include statistics theory, machine learning and probability. <br></div><div>Recently, he has been working on matrix and graph estimation problems with</div><div> latent permutations. Cheng received his B.S. and M.A degrees in <br></div><div>Mathematics from UCLA.<br><br></div><div>See you Friday at 11 in the S&amp;DS classroom.</div><div><br></div><div>Regards,</div><div>sekhar<br></div><div><br></div></div></div>