有限基数信息下的公平委员会选择

本文研究了公平委员会选择问题，这是一个在各种现实世界场景中都相关的问题。它侧重于仅有顺序（排名）信息可用时聚合偏好的挑战，这是一个常见的限制。本文的贡献在于开发了在有限访问基数（距离）信息的情况下实现良好性能（低失真）的算法，克服了问题的固有难度。对公平性约束的关注以及使用失真作为性能指标使这项研究具有实际意义。

• •解决了在序数偏好下的公平委员会选择问题。
• •通过允许有限访问基数信息来克服问题的困难。
• •提出了一个具有O(k log^2 k)查询的因子为5的失真算法。
• •提供了使用O(k^2)查询的改进的因子为3的失真算法。