アントコロニー最適化を用いた部分的ランキングの加重凝集【Powered by NICT】

Napoles Gonzalo; Napoles Gonzalo; Falcon Rafael; Dikopoulou Zoumpoulia; Papageorgiou Elpiniki; Papageorgiou Elpiniki; Bello Rafael; Vanhoof Koen

文献

J-GLOBAL ID：201702225853297835 整理番号：17A0996210

アントコロニー最適化を用いた部分的ランキングの加重凝集【Powered by NICT】

Weighted aggregation of partial rankings using Ant Colony Optimization

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資料名：
巻： 250 ページ： 109-120 発行年： 2017年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

複数の専門家からの選好の凝集(ランキングの形式で表現された)は,多くの分野でよく研究されている話題である。Kemenyランキング問題はグローバルコンセンサスへの最小距離を持つ凝集ランキングを計算することを目的とした。しかし,これらの順位は完全であると仮定している,すなわち,すべての元素はエキスパートによってランク付けした。,例えば,エキスパートは,関心のある上位K項目のみランク付け,部分的ランキングを生成する場合には,この前提は簡単に適用できないかもしれなかった。本論文では,部分ランク付けのための重み付きKemenyランキング問題,限られた数の関連要素ののみが明示的にランク付けされる(トップ-k)する複数の専門家からの部分的ランキングを凝集できるKemenyランキング問題の拡張を定式化し,この数は1エキスパートから他へ変化する可能性がある(トップK_i)。さらに,各部分の量を定量化するための二戦略を導入した。高品質な解に到達するために成功したアリコロニー最適化(ACO)メタヒューリスティックアルゴリズムに組合せ最適化の領域と希薄内でこの問題を設定した。提案手法は,実世界シナリオとWWWからの190種の合成データセットにより評価した。PrefLib.org。実験的証拠は,提案したACOベース解決策であるKemenyランキング問題を扱う場合に非常に効率的であることをいくつかの進化方法を凌ぐことができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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人工知能

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