Crowdsourcing har blivit ett lovande paradigm för att lösa uppgifter som ligger bortom maskinernas kapacitet enbart genom outsourcing uppgifter till online-publiker av människor. Både begärare och arbetare i crowdsourcing system står inför en flod av data som kommer tillsammans med den stora mängden uppgifter. Snabba rekommendationer om uppgifter för arbetstagare och arbetstagare till dem som begär dem håller på att bli kritiska för crowdsourcing-system. Traditionella rekommendationsalgoritmer som samarbetsfiltrering fungerar inte längre tillfredsställande på grund av det aldrig tidigare skådade dataflödet och den flygburna karaktären hos uppgifterna i crowdsourcing-system. Det finns ett trängande behov av rekommendationer i realtid i crowdsourcing-systemen: å ena sidan vill arbetstagarna ha en effektiv rekommendation om de mest lämpliga uppgifterna när det gäller deras kompetens och preferenser, och å andra sidan vill de som begär dem ha en tillförlitlig rekommendation från de bästa arbetstagarna för sina uppgifter när det gäller arbetstagarnas kvalifikationer och ansvarsskyldighet. I denna artikel föreslår vi två realtidsrekommendationalgoritmer för crowdsourcing-system: (1) TOP-K-T som beräknar de mest lämpliga uppgifterna för en viss arbetare och (2) TOP-K-W som beräknar de bästa topp-k-arbetarna till en framställare med avseende på en given uppgift. Experimentell studie har visat effekten av båda algoritmerna.
I REF presenteras en realtidsalgoritm för att hitta top-k-arbetare för stegvis ankommande uppgifter.
Real-time recommendation algorithms for crowdsourcing systems
{'venue': None, 'journal': 'Applied Computing and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}