Allestädes närvarande smartphones har lett till uppkomsten av mobila crowdsourcing uppgifter såsom upptäckt av rumsliga händelser när smartphone-användare flyttar runt i sitt dagliga liv. Trovärdigheten hos dessa upptäckta händelser kan dock påverkas negativt av otillförlitliga deltagare med uppgifter av låg kvalitet. Följaktligen är en stor utmaning inom kvalitetskontroll att upptäcka verkliga händelser från olika och bullriga deltagares rapporter. Detta problem är unikt skilt från sin online motpart genom att det innebär osäkerhet i både deltagarnas rörlighet och tillförlitlighet. Att frikoppla dessa två typer av osäkerheter genom lokaliseringsspårning kommer att leda till allvarliga integritets- och energiproblem, medan man helt enkelt ignorerar saknade rapporter eller behandlar dem som negativa rapporter avsevärt försämrar riktigheten i den upptäckta sanningen. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att ta itu med detta problem med sanningsupptäckt genom principiell probabilistisk modellering. Framför allt integrerar vi modellering av lokaliseringens popularitet, platsbesöksindikatorer, händelsers sanning och trevägsdeltagares tillförlitlighet i en enhetlig ram. Den föreslagna modellen kan således effektivt hantera olika typer av osäkerheter och automatiskt upptäcka sanningen utan någon övervakning eller behov av lokaliseringsspårning. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod överträffar befintliga toppmoderna sanningsupptäckter i den mobila crowdsourcing-miljön.
Ouyang m.fl. REF föreslog en metod för sanningsupptäckt för att upptäcka rumsliga händelser baserat på en grafisk modell.
Truth Discovery in Crowdsourced Detection of Spatial Events
{'venue': "CIKM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}