Título: From one to many: a paradigm shift in rank aggregation
Ponente: Juan Ángel Aledo Sánchez (Universidad de Castilla-La Mancha)
Fecha y hora: 16/05/2025, 12:30
Lugar: Sala de Seminarios del Edificio Torretamarit (CIO) (acceso libre hasta completar aforo)
Organizador: Mercedes Landete Ruiz
Abstract:
En los problemas de agregación de rankings (RAP, por sus siglas en inglés), la solución tradicionalmente consiste en un ranking de consenso que generaliza un conjunto de ordenaciones de entrada. Existen diversas variantes del problema que difieren tanto en el tipo de rankings empleados como entrada y salida, como en la función objetivo utilizada para evaluar la calidad de la solución obtenida. No obstante, en ciertas tareas de aprendizaje automático (como el descubrimiento de subgrupos) o en contextos de optimización multimodal, resulta habitual considerar soluciones compuestas por múltiples modelos o resultados, con el fin de capturar la diversidad inherente a los datos de entrada. En esta presentación, se propone abordar los RAP desde esta perspectiva, proporcionando como solución un conjunto de rankings que permita representar de manera más fiel las preferencias reflejadas en las ordenaciones de entrada. La propuesta se ejemplifica mediante el Optimal Bucket Order Problem (OBOP), un RAP que consiste en hallar un único ranking de consenso (permitiendo empates) que generalice un conjunto de rankings de entrada representados mediante una matriz de precedencias.