Apr, 2023
数据作为选民: 基于批准的多赢家投票的实例筛选
Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner
voting
TL;DR提出了一种新颖的机器学习(或数据挖掘)实例选择方法，该方法基于最近在基于批准的多赢家选举中比例表示的结果。在本模型中，实例扮演选民和候选人的双重角色。每个训练集中的实例（作为选民）赞成属于其本地集的实例（扮演候选人角色），以代表性投票规则选择选举赢家，这些赢家是在减少的训练集中保留的数据实例。