多图共识答案

【问题标题】：Consensus on multiple graphs多图共识
【发布时间】：2013-04-26 15:04:26
【问题描述】：

让G = (V,E) 是一个有向无环图 (DAG)。 V 是顶点集，E 是边集。

现在，根据众包范式，假设 G 被人群中的一些注释者破坏：

注释器i 的工作结果是一个图，其顶点集V 与原始图相同，而其边集Ei 可能与原始图不同。如果n 是注释器的数量，我们会得出n 不同的图，具有相同的顶点集V，但一组不同的边E。设G1 = (V,E1), ..., Gn = (V,En) 为图集。

我想知道是否有合并这些图的方法，以便在V 中的两个顶点v1,v2 之间找到每个可能的边e 的存在/不存在的共识。此操作的目的是融合每个注释者对图G 中边集E 的构造的意见。最终图必须是 DAG。

【问题讨论】：

结果图是否必须是 DAG？如果是这样，这个问题（如果你想接受最大数量的边插入）概括了 NP-hard 反馈弧集问题，并且可能很难以最佳方式解决。但这取决于实际目标是什么。
@FalkHüffner 是的，它必须是一个 DAG。我听说过您提出的解决方案，但是由于我不熟悉它，我无法应用它。不过，我会更新问题文本。

【解决方案1】：

让...

伪代码：

for each Edge e in U
   if H(e) >= T then F.Add(e)

那么问题当然是如何定义您的启发式函数。一种天真的方法将基于投票设置。计算包含边的E 集的数量，如果有足够多的人同意它在图中，则将其包括在内。这是一个简单而高效的实现功能。这种启发式的一些弱点是它无法检测和补偿不良注释器或小人群。

【讨论】：

【解决方案2】：

对于每条边，计算包含它的图的数量。如果它大于某个阈值，则假定它是原始边缘。

如果某些操作有偏见，您可能会遇到一些问题。也就是说，每个用户都不会随机选择特定的边缘进行操作。

【讨论】：