Proportional Fairness in Non-Centroid Clustering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We revisit the recently developed framework of proportionally fair clustering, where the goal is to provide group fairness guarantees that become stronger for groups of data points (agents) that are large and cohesive. Prior work applies this framework to centroid clustering, where the loss of an agent is its distance to the centroid assigned to its cluster. We expand the framework to non-centroid clustering, where the loss of an agent is a function of the other agents in its cluster, by adapting two proportional fairness criteria -- the core and its relaxation, fully justified representation (FJR) -- to this setting. We show that the core can be approximated only under structured loss functions, and even then, the best approximation we are able to establish, using an adaptation of the GreedyCapture algorithm developed for centroid clustering [Chen et al., 2019; Micha and Shah, 2020], is unappealing for a natural loss function. In contrast, we design a new (inefficient) algorithm, GreedyCohesiveClustering, which achieves the relaxation FJR exactly under arbitrary loss functions, and show that the efficient GreedyCapture algorithm achieves a constant approximation of FJR. We also design an efficient auditing algorithm, which estimates the FJR approximation of any given clustering solution up to a constant factor. Our experiments on real data suggest that traditional clustering algorithms are highly unfair, whereas GreedyCapture is considerably fairer and incurs only a modest loss in common clustering objectives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle