Mycket nyligen crowdsourcing har blivit den faktiska plattformen för distribution och insamling av mänskliga beräkningar för ett brett spektrum av uppgifter och tillämpningar såsom informationssökning, naturlig språkbehandling och maskininlärning. Nuvarande crowdsourcing plattformar har vissa begränsningar inom området kvalitetskontroll. Större delen av ansträngningarna för att säkerställa god kvalitet måste göras av den försöksperson som måste hantera det antal arbetstagare som krävs för att nå goda resultat. Vi föreslår en enkel modell för adaptiv kvalitetskontroll i crowdsourced flera val uppgifter som vi kallar bandit undersökning problem. Denna modell är relaterad till, men tekniskt skiljer sig från den välkända multi-armad bandit problem. Vi presenterar flera algoritmer för detta problem och stödjer dem med analyser och simuleringar. Vår strategi bygger på vår erfarenhet av att utvärdera relevans för en stor kommersiell sökmotor.
I REF övervägdes ett särskilt crowdsourcing problem som kallas bandit undersökning problem.
Adaptive Crowdsourcing Algorithms for the Bandit Survey Problem
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}