不同Kemeny排序聚合的参量化视角
数据结构与算法
2023-09-08 v1 人工智能
摘要
Kemeny方法是流行的排序聚合工具之一。然而，计算最优Kemeny排序是NP难的。因此，寻找Kemeny排序的计算任务已在参量化复杂性的视角下针对许多参数被研究。我们首先在理论与实证上呈现这些参数之间的综合关系。进一步，我们在参量化复杂性的视角下研究计算所有不同Kemeny排序的问题。我们考虑目标Kemeny分数、候选者数量、输入排序的平均距离、任意候选者的最大范围以及一致宽度作为我们的参数。对于所有这些参数，我们已经有FPT算法。我们发现任意期望数量的Kemeny排序也能在不显著增加运行时间的情况下被找到。我们还针对这些参数提出了Kemeny排序聚合的FPT近似算法。
引用
@article{arxiv.2309.03517,
title = {Parameterized Aspects of Distinct Kemeny Rank Aggregation},
author = {Koustav De and Harshil Mittal and Palash Dey and Neeldhara Misra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.03517},
year = {2023}
}