En av de största utmaningarna i rumslig crowdsourcing är att bestämma riktigheten av rapporter från flera användare om en viss händelse eller fenomen. I detta dokument tar vi upp svårigheterna med sanningsupptäckt i spatio-temporala uppgifter och presenterar en ny metod baserad på rekursiv Bayesian uppskattning (BE) från flera rapporter av användare. Vår metod innehåller en tillförlitlighetsmodell för användare, vilket förbättras när fler rapporter kommer fram samtidigt som den ökar noggrannheten hos modellen när det gäller att märka händelsens tillstånd. Modellen förbättras ytterligare av Kalman uppskattning (BE+KE) som modellerar spatio-temporala korrelationer av händelserna och förutspår nästa tillstånd av en händelse och korrigeras när nya rapporter anländer. Metoderna testas i en simulerad miljö, samt med hjälp av verkliga data. Experimentella resultat visar att våra metoder är anpassningsbara till tillgängliga data, kan införliva tidigare uppfattningar, och överträffa befintliga metoder för sanningsupptäckt av spatio-temporala händelser.
Garcia-Ulloa REF föreslog en dynamisk grafisk modell för spatio-temporal händelse upptäckt.
Truth Discovery for SpatioTemporal Events from Crowdsourced Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}