Apr, 2016

使用随机化、分区和分摊的无欺诈对等选择策略

PDF
TL;DR针对同行评议在科学、社会和商业领域的广泛应用，本研究提出了一种策略诚实、有效的同行选择机制，并通过模拟比较和随机取整技术解决了资源分配等相关问题。
peer selectiongroup decision-makingmechanism designsimulation-based comparisonrandomized rounding
发现论文，激发创造
  • 通过划分策略来保证同行评估的正确性：以评估者的专业水平为代价

    本文研究评估者分配问题，旨在解决评估者保真行为与专业领域匹配性的矛盾，结合多项式时间算法进行实现，并通过会议同行评审数据集进行方法的评估。

    Jan, 2022

  • 关于策略无效的会议同行评审

    本文研究了会议中同行评审机制的问题，提出了一种基于社会选择理论的策略性确保且高效的同行评审算法，并在 ICLR 大会提交数据上进行了实证研究。

    Jun, 2018

  • 最佳公正选择

    研究代理人选择问题，提出一种随机机制以公正且高效的选择代表，可应用于同行评议、人员选拔等情况。

    Oct, 2013

  • 同儕提名：放寬精確度以提高同儕選擇的準確性

    该论文介绍了一种新的算法 - PeerNomination，用于提高同行评议的公正性，避免个体代理的干扰，适用于资源分配、机制设计等领域，并在多个度量标准下在实证研究中取得更高的准确性。

    Apr, 2020

  • 无损失无一致：在同行评审中的学习与社会选择

    研究对同行评审系统的评估方法进行了分析，通过实证风险最小化的方法，提出基于 L (p,q) 损失函数的聚合映射机制，解决了评估者对不同评估标准的不同权重问题，并探究了该方法中策略防御的问题以及提出了一种连续算法模型。

    Nov, 2022

  • 通过随机评审分配来缓解同行评审中的操纵问题

    研究了会议同行评审中的三个挑战：评审人恶意加入给出正面评价的论文、评审人故意给不喜欢的论文打低分和评审人匿名解除。提出了一种对三个问题进行通用性整合的方法，并针对给定限制下的评审人分配问题提出了随机算法，成功限制了恶意评审人分配。

    Jun, 2020

  • 提升人类决策的准确性和公正性

    本文从序列决策的角度出发，通过优化专家分配提高决策的准确性和公正性，并展示了该方法在合成数据和真实世界数据中的有效性。

    May, 2018

  • PeerReview4All：同行评审中公平准确的评审人分配

    该研究考虑了会议同行评审中的论文自动分配问题，着重关注公平性和统计准确性。研究设计了一种基于最大流程序的分配算法，旨在最大化最不利论文的审查质量，并提出了一种新的主观评分模型，设计了一种新颖的实验方法来评估算法的质量。

    Jun, 2018

  • 聚合部分排名及其在大规模在线开放课程中同行评分中的应用

    研究揭示排序同行评分可用作大规模在线开放课程 (MOOC) 的学生评估的高度有效和可扩展解决方案，通过使用一种 Borda-like 聚合方法，在分布过程中使用简单的方法分配任务，并且即使学生具有不完美的评分能力，该方法也非常稳健。

    Nov, 2014

  • 审稿人分配问题：范围审查

    本文对近三十年来计算方法和算法寻找合适同行评审者，解决同行评审分配困难的问题 (RAP) 的研究进行了综述和探讨，并提出进一步的研究方向。

    May, 2023