I crowdsourced preferensaggregation, antas det ofta att alla annoterare är föremål för en gemensam preferens eller nyttofunktion som genererar deras jämförelsebeteenden i experiment. Men i verkligheten är annoterare föremål för variationer på grund av multi-kriterier, onormala, eller en blandning av sådana beteenden. I detta dokument föreslår vi en parsimonisk blandad effekt modell baserad på HodgeRank, som tar hänsyn till både den fasta effekten att majoriteten av annoterare följer en gemensam linjär nyttomodell, och den slumpmässiga effekten att en liten delmängd av annoterare kan avvika från den gemensamma avsevärt och uppvisar starkt personliga preferenser. HodgeRank har framgångsrikt tillämpats på subjektiv kvalitet utvärdering av multimedia och löser parvis crowdsourced ranking data i en global konsensus ranking och cykliska intressekonflikter. Som en förlängning, vår föreslagna metod utforskar ytterligare intressekonflikter genom slumpmässig effekt i annotator specifika variationer. Nyckelalgoritmen i detta dokument etablerar en dynamisk väg från den gemensamma nyttan till individuella variationer, med olika nivåer av parsimoni eller sparsitet på personalisering, baserat på nyutvecklade Linjäriserade Bregman Algoritmer med Inverse Scale Space metod. Slutligen stöds metodens giltighet av experiment med både simulerade exempel och tre verkliga crowdsourcing-datauppsättningar.
För att fånga skillnaderna mellan användare, nyligen REF föreslår en parsimonisk blandad effekt HodgeRank, som anser att en majoritet av användarna kan följa de gemensamma sociala preferenser medan vissa användare kan uppvisa tydliga personliga preferenser.
Parsimonious Mixed-Effects HodgeRank for Crowdsourced Preference Aggregation
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}