Peer förutsägelse mekanismer uppmuntrar agenter att sanningsenligt rapportera sina signaler, i avsaknad av en verikation mekanism, genom att jämföra sina rapporter med sina kamraters. Tidigare arbete på detta område är i huvudsak begränsat till homogena agens, vars signalfördelning är identisk. är begränsande på många områden, där vi skulle förvänta oss att agenter skulle ha olika smak, omdöme och tillförlitlighet. Även om mekanismen för korrelerat avtal [30] kan utvidgas till att omfatta hantering av heterogena agens, är den nya utmaningen den eektiva uppskattningen av agentens signaltyper. Vi löser detta problem genom att samla agenter baserat på deras rapportering beteende, föreslå en mekanism som arbetar med kluster av agenter och utforma algoritmer som lär sig en sådan klusterbildning. På så sätt kopplar vi också samman peer prediction med Dawid och Skene [5]-litteraturen om latenta typer. Vi behåller robustheten mot samordnade felrapporter från CA-mekanismen och uppnår en ungefärlig incitamentsgaranti för ε-informerad sanning. Vi visar på verkliga uppgifter att denna stimulans tillnärmning är rimlig i praktiken, och även med ett litet antal kluster.
Ref överväga en mekanism för peer prediktion för heterogena användare.
Peer Prediction with Heterogeneous Users
{'venue': "EC '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}