<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Dear faculty and students,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We look forward to seeing you next Tuesday, Dec 05, at noon in NSH 3305 for AI Seminar sponsored by Apple. To learn more about the seminar series, please visit the AI Seminar <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">webpage</a>.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><span style="font-size:12.8px">On Tuesday, <a href="https://www.cs.cmu.edu/~akahng/">Anson Kahng</a> will give the following talk: </span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><div><span style="font-size:12.8px">Title: Impartial Rank Aggregation</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Abstract: </span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">We study rank aggregation algorithms that take as input the opinions of players over their peers, represented as rankings, and output a social ordering of the players (which reflects, e.g., relative contribution to a project or fit for a job). To prevent strategic behavior, these algorithms must be impartial, i.e., players should not be able to influence their own position in the output ranking. We design several randomized algorithms that are impartial and closely emulate given (non-impartial) rank aggregation rules in a rigorous sense. Experimental results further support the efficacy and practicability of our algorithms.</span><br></div></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div></div>