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Fair k-center problem with Outliers on Massive Data

Tsinghua Science and Technology 2023年第6期28卷 1072-1084页

作者： Fan Yuan Luhong Diao Donglei Du Lei Liu Beijing Institute for Scientific and Engineering Computing Faculty of ScienceBeijing University of TechnologyBeijing 100124China Faculty of Management University of New BrunswickFrederictonE3B 5A3Canada

The clustering problem of big data in the era of artificial intelligence has been widely *** of the huge amount of data,distributed algorithms are often used to deal with big data *** distributed computing model has an attractive feature:it can handle massive datasets that cannot be put into the main *** the other hand,since many decisions are made automatically by machines in today’s society,algorithm fairness is also an important research area of machine *** this paper,we study two fair clustering problems:the centralized fair k-center problem with outliers and the distributed fair k-center problem with *** these two problems,we have designed corresponding constant approximation ratio *** theoretical proof and analysis of the approximation ratio,and the running space of the algorithm are given.

关键词： machine learning distributed algorithm fairness constraints outlier constraints k-center problem

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