論文の概要: Welfare-Centric Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10345v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 05:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.184633
• Title: Welfare-Centric Clustering
• Title（参考訳）: 福祉中心クラスタリング
• Authors: Claire Jie Zhang, Seyed A. Esmaeili, Jamie Morgenstern,
• Abstract要約: 我々は、距離と比例表現の両方に基づいてグループユーティリティをモデル化し、福祉中心のクラスタリングに基づく2つの最適化目標を定式化する。 複数の実世界のデータセットに対する実証的な評価は、我々の手法が既存の公正クラスタリングベースラインを大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.58246106464289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fair clustering has traditionally focused on ensuring equitable group representation or equalizing group-specific clustering costs. However, Dickerson et al. (2025) recently showed that these fairness notions may yield undesirable or unintuitive clustering outcomes and advocated for a welfare-centric clustering approach that models the utilities of the groups. In this work, we model group utilities based on both distances and proportional representation and formalize two optimization objectives based on welfare-centric clustering: the Rawlsian (Egalitarian) objective and the Utilitarian objective. We introduce novel algorithms for both objectives and prove theoretical guarantees for them. Empirical evaluations on multiple real-world datasets demonstrate that our methods significantly outperform existing fair clustering baselines.
• Abstract（参考訳）: 公正クラスタリングは伝統的に、平等なグループ表現の確保や、グループ固有のクラスタリングコストの均等化に重点を置いてきた。 しかし、ディッカーソンら(2025年)は、これらの公平性の概念は望ましくない、または直観的なクラスタリングの結果をもたらす可能性を示し、グループのユーティリティをモデル化する福祉中心のクラスタリングアプローチを提唱した。 本研究では、距離と比例表現の両方に基づいてグループユーティリティをモデル化し、福祉中心のクラスタリングに基づく2つの最適化目標、すなわちRawlsian(平等主義)の目的とUtilitarianの目的を定式化する。 両目的に対して新しいアルゴリズムを導入し,理論的な保証を証明した。 複数の実世界のデータセットに対する実証的な評価は、我々の手法が既存の公正クラスタリングベースラインを大幅に上回っていることを示している。

関連論文リスト

• A structured regression approach for evaluating model performance across intersectional subgroups [53.91682617836498]
  分散評価(disaggregated evaluation)は、AIフェアネスアセスメントにおける中心的なタスクであり、AIシステムのさまざまなサブグループ間でのパフォーマンスを測定することを目的としている。 非常に小さなサブグループであっても,信頼性の高いシステム性能推定値が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:21:45Z)
• End-to-end Learnable Clustering for Intent Learning in Recommendation [54.157784572994316]
  我々は、アンダーラインELCRecと呼ばれる新しい意図学習手法を提案する。 振る舞い表現学習をUnderlineEnd-to-end UnderlineLearnable UnderlineClusteringフレームワークに統合する。 1億3000万ページビューの産業レコメンデーションシステムに本手法をデプロイし,有望な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:22:55Z)
• Cluster-level Group Representativity Fairness in $k$-means Clustering [3.420467786581458]
  クラスタリングアルゴリズムは、異なるグループが異なるクラスタ内で不利になるようにクラスタを生成することができる。 我々は,古典的アルゴリズムに先駆けて,セントロイドクラスタリングパラダイムに基づくクラスタリングアルゴリズムを開発した。 本手法はクラスタレベルの表現性フェアネスを,クラスタのコヒーレンスに低い影響で向上させるのに有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T22:02:28Z)
• Improved Approximation for Fair Correlation Clustering [4.629694186457133]
  相関クラスタリングは教師なし機械学習におけるユビキタスパラダイムであり、不公平に対処することが大きな課題である。 そこで本研究では,データポイントが異なる保護グループに属しているフェア相関クラスタリングについて検討する。 本稿は,Ahmadi et al.とAhmadian et alの以前の研究の質保証を著しく一般化し,改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T03:07:57Z)
• Fair Clustering Under a Bounded Cost [33.50262066253557]
  クラスタリングは、データセットをメトリクス空間内の近くのポイントで構成されるクラスタに分割する、基本的な教師なしの学習問題である。 最近の変種であるフェアクラスタリング(英語版)は、各点とその群のメンバーシップを表す色を関連付け、各色が群フェアネスを満たすために各クラスタに等しい表現(およそ)を持つことを要求する。 我々は,集団の実用的目的と集団の平等的目的,および集団の平等的目的を一般化するグループ・レキシミン的目的の2つの公正性を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T08:47:36Z)
• You Never Cluster Alone [150.94921340034688]
  我々は、主流のコントラスト学習パラダイムをクラスタレベルのスキームに拡張し、同じクラスタに属するすべてのデータが統一された表現に寄与する。 分類変数の集合をクラスタ化代入信頼度として定義し、インスタンスレベルの学習トラックとクラスタレベルの学習トラックを関連付ける。 代入変数を再パラメータ化することで、TCCはエンドツーエンドでトレーニングされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:59:59Z)
• Deep Fair Discriminative Clustering [24.237000220172906]
  2値および多状態保護状態変数(PSV)に対するグループレベルの公正性の一般概念について検討する。 本稿では,クラスタリング目標とフェアネス目標とを組み合わせて,フェアクラスタを適応的に学習する改良学習アルゴリズムを提案する。 本フレームワークは, フレキシブルフェアネス制約, マルチステートPSV, 予測クラスタリングなど, 新規なクラスタリングタスクに対して有望な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T23:50:48Z)
• Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
  既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。 我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:58:35Z)
• Distributional Individual Fairness in Clustering [7.303841123034983]
  本稿では,距離空間に埋め込まれた個人を,有界なクラスタ中心上の確率分布に割り当てる枠組みを提案する。 p$-norm目的のクラスタリングアルゴリズムと、証明可能な近似保証付き個別フェアネス制約を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T20:02:09Z)
• Fair Hierarchical Clustering [92.03780518164108]
  従来のクラスタリングにおける過剰表現を緩和する公平性の概念を定義する。 我々のアルゴリズムは、目的に対して無視できない損失しか持たない、公平な階層的なクラスタリングを見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T01:05:11Z)

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。