大规模数据上带有异常值的公平$k$-中心问题

IF 5.2 1区 计算机科学 Q1 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Fan Yuan;Luhong Diao;Donglei Du;Lei Liu
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摘要

人工智能时代的大数据聚类问题已经得到了广泛的研究。由于数据量巨大,分布式算法经常被用来处理大数据问题。分布式计算模型有一个吸引人的特点:它可以处理无法放入主存的海量数据集。另一方面,由于当今社会许多决策都是由机器自动做出的,算法公平性也是机器学习的一个重要研究领域。在本文中,我们研究了两个公平聚类问题:具有异常值的集中式公平$k$-center问题和具有异常值(outliers)的分布式公平$k$center问题。针对这两个问题,我们设计了相应的常数近似比算法。给出了近似率的理论证明和分析,并给出了算法的运行空间。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Fair $k$-Center Problem with Outliers on Massive Data
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