SPROBID - Üst/Alt Çeyrek İdeal Setli Basitleştirilmiş PROBID

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

1. F1–F4 adımları PROBID ile aynı: vektör normalleştirme → ağırlıklı matris → m ideal → uzaklıklar.

   $$r_{ij}=\frac{x_{ij}}{\sqrt{{\sum }_k{x}_{kj}^2}};v_{ij}=w_j{r}_{ij};S_{i(k)}=\sqrt{{\sum }_j(v_{ij}-A_j^{(k)}{)}^2}$$
   LaTeX

   r_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_k x_{kj}^2}};\quad v_{ij}=w_j r_{ij};\quad S_{i(k)}=\sqrt{\sum_j(v_{ij}-A^{(k)}_j)^2}

2. F2 (SPROBID'e özgü) — Çeyrek seçimi: üst ⌊m/4⌋ ve alt ⌊m/4⌋ ideal. Nihai p_i = S_neg/S_pos. Azalan.

   $$S_i^{pos}=\sum _{k=1}^{\lfloor m/4\rfloor }\frac{S_{i(k)}}{k};S_i^{neg}=\sum _{k=m+1-\lfloor m/4\rfloor }^m\frac{S_{i(k)}}{m-k+1};p_i=\frac{S_i^{neg}}{S_i^{pos}},\text{ rank descending}$$
   LaTeX

   S^{pos}_{i}=\sum_{k=1}^{\lfloor m/4\rfloor}\frac{S_{i(k)}}{k};\quad S^{neg}_{i}=\sum_{k=m+1-\lfloor m/4\rfloor}^{m}\frac{S_{i(k)}}{m-k+1};\quad p_i=\frac{S^{neg}_i}{S^{pos}_i},\text{ rank descending}

Sezgi

Multi-ideal distance ranking with quartile-based ideal selection. Output typically ranking.

Sonucu okuma: Higher p_i = better. SPROBID is faster than PROBID: uses top/bottom ⌊m/4⌋ ideals instead of half. Best for m ≥ 4. For m < 4 falls back to trivial case.

Sık yapılan hatalar

• m < 4 için çeyrek seçimi bozulur.