# WIRE: A Weighted Item Removal Method for Unsupervised Rank Aggregation
## 5 Experiments
### Results and Discussion  
In this subsection, we present the results of the experimental evaluation of WIRE. In Tables 2-4, we report the values of the aforementioned evaluation measures for the 8 datasets of Table 1. More specifically, the second column illustrates the MAP values achieved by the examined methods, the next 5 columns hold the Precision values for the top-5 elements of the produced aggregate list \(\mathcal{L}\), whereas the last 5 columns denote the nDCG values also for the top-5 elements of \(\mathcal{L}\). \begin{table}
\begin{tabular}{l c c c c c c c c c c} \hline \hline \multirow{2}{*}{**MOLO**} & \multirow{2}{*}{**MAP**} & \multicolumn{6}{c}{**Precision**} & \multicolumn{6}{c}{**NDCG**} \\ \cline{3-11}  & & **P@1** & **P@2** & **P@3** & **P@4** & **P@5** & **N@1** & **N@2** & **N@3** & **N@4** & **N@5** \\ \hline Borda Count & 0.240 & 0.250 & 0.150 & 0.167 & 0.175 & 0.170 & 0.250 & 0.173 & 0.179 & 0.183 & 0.178 \\ CombMNZ & 0.238 & 0.200 & 0.225 & 0.200 & 0.188 & 0.170 & 0.200 & 0.219 & 0.203 & 0.194 & 0.182 \\ Condorcet & 0.239 & 0.300 & 0.175 & 0.167 & 0.188 & 0.170 & 0.300 & 0.203 & 0.191 & 0.201 & 0.188 \\ Copeland & 0.238 & 0.200 & 0.175 & 0.150 & 0.188 & 0.160 & 0.200 & 0.181 & 0.162 & 0.185 & 0.167 \\ Outranking & 0.238 & 0.300 & 0.200 & 0.167 & 0.163 & 0.190 & 0.300 & 0.223 & 0.194 & 0.186 & 0.201 \\ MC1 & 0.249 & 0.250 & 0.250 & 0.217 & 0.263 & 0.250 & 0.250 & 0.250 & 0.227 & 0.256 & 0.248 \\ MC4 & 0.249 & 0.250 & 0.250 & 0.217 & 0.263 & 0.250 & 0.250 & 0.250 & 0.227 & 0.256 & 0.248 \\ MCT & 0.238 & 0.000 & 0.100 & 0.167 & 0.212 & 0.210 & 0.000 & 0.077 & 0.130 & 0.167 & 0.171 \\ RRA & 0.240 & 0.100 & 0.100 & 0.167 & 0.188 & 0.190 & 0.100 & 0.147 & 0.164 & 0.169 \\ PRG & 0.239 & 0.250 & 0.200 & 0.167 & 0.175 & 0.170 & 0.250 & 0.211 & 0.185 & 0.188 & 0.183 \\ AAM & 0.136 & 0.300 & 0.275 & 0.233 & 0.275 & 0.260 & 0.300 & 0.281 & 0.250 & 0.275 & 0.265 \\ DIBRA & 0.244 & 0.300 & 0.225 & 0.200 & 0.237 & 0.220 & 0.300 & 0.242 & 0.220 & 0.242 & 0.230 \\ DIBRA-P & 0.245 & 0.200 & 0.225 & 0.217 & 0.237 & 0.220 & 0.200 & 0.219 & 0.215 & 0.229 & 0.219 \\ DIBRA-WIRE & 0.250 & 0.350 & 0.325 & 0.233 & 0.263 & 0.230 & 0.350 & 0.331 & 0.265 & 0.279 & 0.256 \\ \hline \multirow{2}{*}{**MASO**} & \multirow{2}{*}{**MAP**} & \multicolumn{6}{c}{**Precision**} & \multicolumn{6}{c}{**NDCG**} \\ \cline{3-11}  & & **P@1** & **P@2** & **P@3** & **P@4** & **P@5** & **N@1** & **N@2** & **N@3** & **N@4** & **N@5** \\ \hline Borda Count & 0.314 & 0.300 & 0.275 & 0.317 & 0.287 & 0.290 & 0.300 & 0.281 & 0.309 & 0.290 & 0.292 \\ CombMNZ & 0.317 & 0.350 & 0.275 & 0.300 & 0.312 & 0.320 & 0.350 & 0.292 & 0.306 & 0.313 & 0.318 \\ Condorcet & 0.311 & 0.350 & 0.275 & 0.333 & 0.300 & 0.300 & 0.350 & 0.292 & 0.329 & 0.307 & 0.306 \\ Copeland & 0.312 & 0.300 & 0.250 & 0.300 & 0.287 & 0.310 & 0.300 & 0.261 & 0.294 & 0.286 & 0.301 \\ Outranking & 0.317 & 0.300 & 0.250 & 0.317 & 0.325 & 0.300 & 0.300 & 0.261 & 0.306 & 0.313 & 0.298 \\ MC1 & 0.319 & 0.350 & 0.325 & 0.317 & 0.325 & 0.330 & 0.350 & 0.331 & 0.323 & 0.328 & 0.331 \\ MC4 & 0.319 & 0.350 & 0.325 & 0.317 & 0.325 & 0.330 & 0.350 & 0.331 & 0.323 & 0.328 & 0.331 \\ MCT & 0.320 & 0.150 & 0.275 & 0.317 & 0.300 & 0.290 & 0.150 & 0.247 & 0.283 & 0.277 & 0.274 \\ RRA & 0.318 & 0.300 & 0.325 & 0.300 & 0.287 & 0.310 & 0.300 & 0.319 & 0.303 & 0.294 & 0.308 \\ PRG & 0.316 & 0.350 & 0.225 & 0.317 & 0.338 & 0.330 & 0.350 & 0.253 & 0.311 & 0.326 & 0.323 \\ AAM & 0.182 & 0.150 & 0.300 & 0.350 & 0.338 & 0.300 & 0.150 & 0.266 & 0.309 & 0.308 & 0.287 \\ DIBRA & 0.324 & 0.400 & 0.300 & 0.317 & 0.312 & 0.300 & 0.400 & 0.323 & 0.329 & 0.324 & 0.314 \\ DIBRA-P & 0.323 & 0.350 & 0.325 & 0.333 & 0.287 & 0.270 & 0.350 & 0.331 & 0.335 & 0.304 & 0.290 \\ DIBRA-WIRE & 0.327 & 0.400 & 0.250 & 0.333 & 0.300 & 0.320 & 0.400 & 0.284 & 0.335 & 0.312 & 0.324 \\ \hline \hline \end{tabular}
\end{table} 
Table 2: Performance evaluation of various rank aggregation methods in the MOLO, MASO, and FESO datasets.