collective-decision-making

介绍了一个分层框架，用于识别计算分歧度量所需的最小汇总偏好信息，提出了 plurality matrix，并证明成对比较是不够的；设计了获取协议，在参与者数量与认知负荷之间进行权衡。

本文介绍了一种新的 embedding 模型，旨在捕捉偏好相似性，而不仅仅是语义相似性，从而提高了集体决策系统中的偏好预测能力。