Balancing utility and fairness in submodular maximization
Submodular function maximization is a fundamental combinatorial optimization problem with plenty of applications – including data summarization, influence maximization, and recommendation. In many of these problems, the goal is to find a solution that maximizes the average utility over all users, fo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | WANG, Yanhao, LI, Yuchen, BONCHI, Francesco, WANG, Ying |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/8467 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/9470/viewcontent/paper_7.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Location-aware influence maximization over dynamic social streams
بواسطة: WANG, Yanhao, وآخرون
منشور في: (2018) -
DECISION FOCUSED LEARNING FOR INFLUENCE MAXIMIZATION
بواسطة: MARIO ALEXIS EMILIO MICHELESSA
منشور في: (2023) -
Toward rendering-latency reduction for composable web services via priority-based object caching
بواسطة: Hu, Han, وآخرون
منشور في: (2020) -
Data source selection in federated learning: A submodular optimization approach
بواسطة: ZHANG, Ruisheng, وآخرون
منشور في: (2022) -
A sliding-window framework for representative subset selection
بواسطة: WANG, Yanhao, وآخرون
منشور في: (2018)