聚类中的比例公平：一种社会选择视角
机器学习
2024-05-27 v2 计算机与社会
计算机科学与博弈论
摘要
我们研究 Chen 等人 [ICML'19] 的比例聚类问题，并将其与计算社会选择中的多胜者投票领域相联系。我们表明，任何满足 Brill 和 Peters [EC'23] 的弱比例性概念的聚类，同时获得 Chen 等人 [ICML'19] 比例公平概念的最佳已知近似，也获得个体公平 [Jung 等人, FORC'20] 与“核心” [Li 等人 ICML'21] 的最佳已知近似。事实上，我们证明对比例公平的任何近似也是对个体公平的近似，反之亦然。最后，我们还研究更强的比例表示概念，其中偏离不仅发生于单个候选中心，而是多个候选中心，并表明 Brill 和 Peters [EC'23] 的更强比例性概念蕴含对这些更强保证的近似。
引用
@article{arxiv.2310.18162,
title = {Proportional Fairness in Clustering: A Social Choice Perspective},
author = {Leon Kellerhals and Jannik Peters},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18162},
year = {2024}
}