评分和排名大量候选人
摘要：议员必须按一定标准对候选人进行评分，例如集合{1,2,3,4,5} 或 集合{优秀，良好，普通，差}。当候选人数量非常多，如酒店（BOOKING），餐厅（GOOGLE），公寓（AIRBNB），司机（UBER）或论文（EC）时，假设每个议员对每个候选人都提供一个单独的评分是不合理的。每个议员更有可能对某些候选人弃权、投票空白票或者随机，或者根据自己的专长，仅与一小部分候选人相关，并被要求对这些候选人进行评分。在扩展经典理论的基础上，我们研究了聚合方法，其中选民将无权对所有候选人评分，而且候选人也不能得到相同的选民集合。此外，在某些比较严格的情况下，我们定义了一些打破平局的规则（扩展leximin和多数规则），并证明它们与一些基于策略的评分函数在更丰富的结果空间上是等价的。我们的论文将提出一种新的规则，称为幽灵代理机制，用于聚合上述或其他选举的投票，该机制与通常的平均分有所不同，并且容易受到操纵。此外，幽灵代理能够减少由某些过于慷慨或严厉的候选人引起的不公平。
作者：Rida Laraki and Estelle Varloot
论文ID：2302.12207
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-02-24