Utility-Driven Minimum Cost Consensus Model With Preference Learning and Fairness Concerns
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays the emergence of digital technology and artificial intelligence brings a lot of extra information and convenience for group decision activities, such as rich historical decision data, mobile decision platform, artificial interactive device and others. However, it also results in high complexity and uncertainty of the decision environments, modeling and analysis, and the preference of decision maker is crucial to the design of group decision and consensus mechanism. Meanwhile, the information transparency results in more attention being paid to fairness concerns in group decision making. Based on the historical group decision data, this study proposes a novel minimum cost consensus model with preference learning and fairness concerns (MCCM-PLFC), which characterizes the modification motivation of decision makers in a utility-driven way. A preference learning framework is first proposed to determine the parameters of utility functions of decision makers, where fairness concerns are modeled based on the return bias among the decision makers. Then, in a Stackelberg game consensus framework, the MCCM-PLFC is constructed to minimize the consensus cost of the moderator with consideration of the utility-driven behavior of decision makers. In addition, a best-response update algorithm is designed to solve the equilibrium solution among the decision makers and an adaptive differential evolution algorithm is used to solve the MCCM-PLFC. Finally, a throughout of experimental study is performed to quantify the validity of the proposed consensus model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».