# WIRE: A Weighted Item Removal Method for Unsupervised Rank Aggregation
## 5 Experiments
### Results and Discussion
\begin{table}
\begin{tabular}{l c c c c c c c c c c c} \hline \hline  & & \multicolumn{6}{c}{**Precision**} & \multicolumn{6}{c}{**NDCG**} \\ \cline{2-13}
**FESO** & **MAP** & \multicolumn{2}{c}{**P@1**} & **P@2** & **P@3** & **P@4** & **P@5** & **N@1** & **N@2** & **N@3** & **N@4** & **N@5** \\ \hline Borda Count & 0.507 & 0.350 & 0.450 & 0.400 & 0.425 & 0.440 & 0.350 & 0.427 & 0.397 & 0.415 & 0.426 \\ CombMNZ & 0.508 & 0.350 & 0.450 & 0.400 & 0.425 & 0.440 & 0.350 & 0.427 & 0.397 & 0.415 & 0.426 \\ Condorcet & 0.512 & 0.450 & 0.500 & 0.483 & 0.463 & 0.490 & 0.450 & 0.489 & 0.480 & 0.466 & 0.484 \\ Copeland & 0.516 & 0.450 & 0.475 & 0.500 & 0.500 & 0.520 & 0.450 & 0.469 & 0.488 & 0.490 & 0.505 \\ Outranking & 0.507 & 0.350 & 0.450 & 0.400 & 0.425 & 0.440 & 0.350 & 0.427 & 0.397 & 0.415 & 0.426 \\ MCI & 0.512 & 0.400 & 0.475 & 0.467 & 0.500 & 0.500 & 0.400 & 0.458 & 0.456 & 0.480 & 0.483 \\ MC4 & 0.516 & 0.450 & 0.450 & 0.500 & 0.487 & 0.470 & 0.450 & 0.450 & 0.485 & 0.479 & 0.469 \\ MCT & 0.494 & 0.450 & 0.425 & 0.417 & 0.450 & 0.440 & 0.450 & 0.431 & 0.423 & 0.445 & 0.439 \\ RRA & 0.494 & 0.300 & 0.350 & 0.400 & 0.438 & 0.450 & 0.300 & 0.339 & 0.377 & 0.406 & 0.418 \\ PRG & 0.507 & 0.350 & 0.450 & 0.400 & 0.425 & 0.440 & 0.350 & 0.427 & 0.397 & 0.415 & 0.426 \\ AAM & 0.306 & 0.600 & 0.500 & 0.467 & 0.463 & 0.450 & 0.600 & 0.523 & 0.494 & 0.486 & 0.475 \\ DIBRA & 0.517 & 0.400 & 0.400 & 0.450 & 0.500 & 0.490 & 0.400 & 0.400 & 0.435 & 0.471 & 0.469 \\ DIBRA-P & 0.499 & 0.450 & 0.400 & 0.417 & 0.425 & 0.470 & 0.450 & 0.411 & 0.420 & 0.425 & 0.455 \\ DIBRA-WIRE & 0.521 & 0.450 & 0.425 & 0.450 & 0.487 & 0.490 & 0.450 & 0.431 & 0.447 & 0.473 & 0.476 \\ \hline \multicolumn{13}{c}{**Precision**} & \multicolumn{6}{c}{**NDCG**} \\ \cline{2-13}
**MAVSO** & **MAP** & \multicolumn{2}{c}{**P@1**} & **P@2** & **P@3** & **P@4** & **P@5** & **N@1** & **N@2** & **N@3** & **N@4** & **N@5** \\ \hline Borda Count & 0.400 & 0.400 & 0.275 & 0.233 & 0.250 & 0.230 & 0.400 & 0.323 & 0.294 & 0.322 & 0.328 \\ CombMNZ & 0.403 & 0.400 & 0.275 & 0.250 & 0.225 & 0.220 & 0.400 & 0.323 & 0.306 & 0.306 & 0.320 \\ Condorcet & 0.365 & 0.350 & 0.275 & 0.250 & 0.250 & 0.230 & 0.350 & 0.304 & 0.287 & 0.306 & 0.311 \\ Copeland & 0.362 & 0.350 & 0.275 & 0.250 & 0.237 & 0.230 & 0.350 & 0.304 & 0.287 & 0.296 & 0.310 \\ Outranking & 0.416 & 0.400 & 0.350 & 0.283 & 0.275 & 0.260 & 0.400 & 0.381 & 0.338 & 0.352 & 0.362 \\ MC1 & 0.379 & 0.300 & 0.350 & 0.283 & 0.263 & 0.240 & 0.300 & 0.351 & 0.318 & 0.325 & 0.325 \\ MC4 & 0.379 & 0.300 & 0.350 & 0.283 & 0.263 & 0.240 & 0.300 & 0.351 & 0.318 & 0.325 & 0.325 \\ MCT & 0.281 & 0.150 & 0.200 & 0.200 & 0.200 & 0.190 & 0.150 & 0.189 & 0.191 & 0.195 & 0.196 \\ RRA & 0.400 & 0.400 & 0.275 & 0.250 & 0.225 & 0.210 & 0.400 & 0.323 & 0.306 & 0.306 & 0.311 \\ PRG & 0.403 & 0.400 & 0.275 & 0.250 & 0.225 & 0.230 & 0.400 & 0.323 & 0.306 & 0.306 & 0.328 \\ AAM & 0.188 & 0.250 & 0.250 & 0.250 & 0.200 & 0.210 & 0.250 & 0.262 & 0.267 & 0.240 & 0.258 \\ DIBRA & 0.405 & 0.350 & 0.275 & 0.300 & 0.263 & 0.270 & 0.350 & 0.292 & 0.332 & 0.325 & 0.351 \\ DIBRA-P & 0.296 & 0.200 & 0.200 & 0.183 & 0.175 & 0.210 & 0.200 & 0.200 & 0.188 & 0.182 & 0.219 \\ DIBRA-WIRE & 0.414 & 0.350 & 0.350 & 0.317 & 0.287 & 0.280 & 0.350 & 0.362 & 0.357 & 0.355 & 0.371 \\ \hline \hline \end{tabular}
\end{table} 
Table 3: Performance evaluation of various rank aggregation methods in the MOSO, MAVSO, and FEVLO datasets.