論文の概要: Propagational Proxy Voting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13641v1
- Date: Fri, 18 Apr 2025 11:32:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-28 15:54:49.863397
- Title: Propagational Proxy Voting
- Title(参考訳): Proxy Voting (複数形 Proxy Votings)
- Authors: Yasushi Sakai, Parfait Atchade-Adelomou, Ryan Jiang, Luis Alonso, Kent Larson, Ken Suzuki,
- Abstract要約: そこで本稿では,投票者が期待する効用に投票を割り当てる投票方式を提案する。
選好を反映した投票行列を作成することでこれをモデル化した。
吸収マルコフ連鎖を用いてコンセンサスを得るとともに、参加ノード内の影響を計算する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7107406639140232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a voting process in which voters allocate fractional votes to their expected utility in different domains: over proposals, other participants, and sets containing proposals and participants. This approach allows for a more nuanced expression of preferences by calculating the result and relevance within each node. We modeled this by creating a voting matrix that reflects their preference. We use absorbing Markov chains to gain the consensus, and also calculate the influence within the participating nodes. We illustrate this method in action through an experiment with 69 students using a budget allocation topic.
- Abstract(参考訳): 本稿では,投票者に対して,提案事項や他の参加者,提案内容や参加者を含むセットなど,様々な領域において,期待される効用に比例投票を割り当てる投票プロセスを提案する。
このアプローチにより、各ノード内の結果と関連性を計算することで、より微妙な選好表現が可能になる。
選好を反映した投票行列を作成することでこれをモデル化した。
吸収マルコフ連鎖を用いてコンセンサスを得るとともに、参加ノード内の影響を計算する。
本稿では,69人の学生を対象に,予算配分トピックを用いた実験を通じて,この手法を実演する。
関連論文リスト
- Bridging Voting and Deliberation with Algorithms: Field Insights from vTaiwan and Kultur Komitee [1.2277343096128712]
民主党のプロセスは、対面交渉と大規模投票の統合をますます目指している。
この研究は、オンライン投票を対面検討でブリッジするために、アルゴリズムと計算ツールを使用する新しい手法を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-07T15:45:13Z) - Be Aware of the Neighborhood Effect: Modeling Selection Bias under Interference [50.95521705711802]
従来の研究では、予測モデルの偏りのない学習を実現するために、選択バイアスに対処することに注力してきた。
本稿では、因果推論の観点から、近隣効果を干渉問題として公式に定式化する。
本稿では,近隣効果の存在下で選択バイアスに対処できる新しい理想的損失を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T15:20:41Z) - Employing Universal Voting Schemes for Improved Visual Place Recognition Performance [16.242139178368923]
本稿では,VPRアンサンブルの設定した位置検出精度を最大化する投票方式について分析する。
我々は政治や社会学などの分野で広く採用されている様々な投票方式から着想を得ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T14:19:14Z) - Rank, Pack, or Approve: Voting Methods in Participatory Budgeting [2.326556516716391]
スタンフォード参加予算プラットフォームは、150以上の予算プロセスで住民を巻き込むために使われてきた。
ここでは,K-approval,K- rank,knapsackプライマリ・バロットを用いて,これらのプロセスから匿名化された予算意見のデータセットを提示する。
投票方法が異なる投票方法を用いた投票ペアを用いて,選択したプロジェクトのコストに対する投票方法の効果を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T01:19:44Z) - IDEAL: Influence-Driven Selective Annotations Empower In-Context
Learners in Large Language Models [66.32043210237768]
本稿では,影響駆動型選択的アノテーション手法を提案する。
アノテーションのコストを最小限に抑えつつ、コンテキスト内サンプルの品質を向上させることを目的としている。
様々なベンチマークで提案手法の優位性を確認する実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T22:53:54Z) - Fair and Inclusive Participatory Budgeting: Voter Experience with
Cumulative and Quadratic Voting Interfaces [1.4730691320093603]
累積投票と二次投票は表現力があり、公平さと包摂性を促進する。
これらの利点にもかかわらず、累積および二次投票のためのグラフィカル投票インタフェースは、実装と有効利用が複雑である。
本稿では,スタンフォード参加予算(Stanford Participatory Budgeting:Stanford Participatory Budgeting)という,最先端の投票プラットフォームにおける累積投票と2次投票の実装と評価を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T15:45:55Z) - Expected Frequency Matrices of Elections: Computation, Geometry, and
Preference Learning [58.23459346724491]
我々は、Szufa et al.(AAMAS 2020)の「選挙マップ」アプローチを用いて、よく知られた投票分布を分析します。
分布の「スケルトン写像」を描き、その頑健さを評価し、その性質を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T17:40:22Z) - Evaluation of Self-taught Learning-based Representations for Facial
Emotion Recognition [62.30451764345482]
この研究は、顔の感情認識のための自己学習の概念を通じて得られた教師なし表現を生成するための様々な戦略を記述する。
このアイデアは、オートエンコーダの初期化、アーキテクチャ、トレーニングデータを変化させることで、多様性を促進する補完的な表現を作ることである。
Jaffe と Cohn-Kanade のデータセットに対する残余のサブジェクトアウトプロトコルによる実験結果から,提案した多種多様な表現に基づく FER 手法が最先端のアプローチと好適に比較できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T22:48:15Z) - What If I Don't Like Any Of The Choices? The Limits of Preference
Elicitation for Participatory Algorithm Design [12.386462516398469]
限られた資源の分配における個人の嗜好満足度を最適化することは、実際には社会的かつ分配的な正義への進歩を阻害する可能性があると論じる。
個人の嗜好は有用な信号であるが、より表現力があり、包括的な形での民主的参加をサポートするよう拡張されるべきである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T21:58:30Z) - PinnerSage: Multi-Modal User Embedding Framework for Recommendations at
Pinterest [54.56236567783225]
PinnerSageはエンド・ツー・エンドのレコメンデーションシステムで、マルチモーダル・埋め込みを通じて各ユーザーを表現する。
オフラインおよびオンラインA/B実験を複数実施し,本手法が単一埋め込み法より有意に優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T17:13:20Z) - Deep Learning feature selection to unhide demographic recommender
systems factors [63.732639864601914]
行列分解モデルは意味的知識を含まない因子を生成する。
DeepUnHideは、協調フィルタリングレコメンデータシステムにおいて、ユーザとアイテムファクタから、人口統計情報を抽出することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T17:36:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。