在 Matroid 约束下流式子模最大化中的公平性

ICMLMay, 2023

在 Matroid 约束下流式子模最大化中的公平性

Fairness in Streaming Submodular Maximization over a Matroid Constraint

Marwa El Halabi, Federico Fusco, Ashkan Norouzi-Fard, Jakab Tardos, Jakub Tarnawski

TL;DR论文研究流式子模最大化算法中公平性的应用，提出了针对劣模最大化算法的公平机器学习算法，包括在鸽子数量受限的情况下的流式算法以及无法实现的结果。最后，通过社会网络中的最大覆盖，电影推荐和样本聚类等应用的实验验证了其有效性。

Abstract

streaming submodular maximization is a natural model for the task of selecting a representative subset from a large-scale dataset. If datapoints have sensitive attributes such as gender or race, it becomes important to enforce →

streaming submodular maximization fairness machine learning algorithms matroid constraint real-world applications

发现论文，激发创造

子模集约束下的公平性最大化

在机器学习中，基于 matroid 约束的子模最大化是一个具有各种应用的基本问题。最近，已经在有限制条件下的流式和离线设置下考虑了基于基数约束的子模最大化中的公平性，但对于更一般的 matroid 约束问题，只有在流式设置下且只考虑单调目标。本文通过提出各种算法和不可能性结果，在质量、公平性和广泛性之间提供了不同的权衡。

Dec, 2023

从数据流中公平且代表性地选择子集

本研究旨在探究在数据流中从每个数据组中提取一定数量的代表项目的问题，并提出了一种公正的约束模型和有效的解决方案。该解决方案在最大化覆盖面和个性化推荐方面具有实际应用和较高的性能。

Oct, 2020

通过随机化实现子模函数最大化的长期公平性

通过开发近似算法解决具有组内公平性约束的单调子模函数最大化问题。

Apr, 2023

做更少，得更多：带子采样的流式子模最大化

该论文提出了首个一次遍历的流算法，用于求解子模最大化问题，采用数据采样，能够在各种情况下获得最紧密的逼近保证，同时具有最小的内存占用和对函数评估数量的最低要求，试验表明该算法在进行大规模机器学习问题的子模最大化时能够将其表现提高 50 倍以上

Feb, 2018

约束 k 次模最大化的在线和流式算法

本文提出了单遍流式和在线算法的受约束 k - 次模最大化，其中包含基数和背包约束限制，该算法可以提供不错的近似解和高效的解决方案，并在广告分配等应用实例上得到了验证。

May, 2023

一致子模最大化

在具有一致性约束的动态环境中，我们研究了在基数约束下最大化单调次模函数，其在数据挖掘和机器学习中有多个应用。我们提供了在此场景中具有一致性和逼近质量之间不同权衡的算法。实验证明我们算法在真实世界实例中的有效性。

May, 2024

分布式子模最大化

本文提出了一种适用于分布式计算的子模函数最大化方法 GreeDi，该方法可在 MapReduce 框架下实现，初步实验表明该方法可应用于大规模机器学习任务中的子模优化问题，如稀疏高斯过程推断和样例聚类等问题，且在一定的自然条件下，可以达到接近于传统集中式计算模式下的性能表现。

Nov, 2014

分布式次模最大化的新框架

通过将现有算法从顺序设定应用到分布式设定，仅利用恒定数量的 MapReduce 循环，在许多设置中实现了接近最优的近似比率。我们的技术还为满足矩阵约束的非单调最大化提供了快速的顺序算法。

Jul, 2015

流式非单调子模最大化：实时个性化视频摘要

本文提出了第一个高效的单遍流式计算算法 Streaming Local Search，用于在独立系统和多重背包约束下，同时最大化非单调子模函数，解决实时提取和总结大规模视频流的问题。

Jun, 2017

在线玄学最大化下的基合约束与学习分配应用

本文提出了一种能够动态地为信息源进行排序，同时又能保证重复信息的减少不会影响子模函数的最优化问题算法，并在真实的 Web 数据集中分别实验了广告分配和动态排名两个在线优化问题。

Jul, 2014