Abstract-Crowdsourcing system allokerar uppgifter till en grupp av arbetstagare över Internet, som har blivit ett effektivt paradigm för mänskliga-drivna problemlösning såsom bildklassificering, optisk karaktärsigenkänning och korrekturläsning. I detta dokument fokuserar vi på att uppmuntra folkmassor att märka en uppsättning binära uppgifter under strikta budgetrestriktioner. Vi profilerar uppgifternas svårighetsgrader och arbetstagarnas kvalitet på ett korrekt sätt i crowdsourcing-system, där de insamlade etiketterna är aggregerade med Bayesians sekventiella tillvägagångssätt. För att stimulera arbetstagarna att utföra crowd labeling uppgifter, är samspelet mellan arbetstagare och plattformen modelleras som en omvänd auktion. Vi avslöjar att plattformen nytta maximering kan vara intractable, för vilken en incitamentsmekanism som bestämmer det vinnande budet och betalningar med polynom-tid beräkning komplexitet utvecklas. Dessutom bevisar vi teoretiskt att vår mekanism är sanningsenlig, individuellt rationell och genomförbar. Genom omfattande simuleringar visar vi att vår mekanism använder budget effektivt för att uppnå hög plattformsnytta med polynomisk beräknings komplexitet.
Zhang m.fl. REF föreslog en auktionsmekanism för att uppmuntra publikarbetare att märka en uppsättning binära uppgifter under en strikt budgetbegränsning.
Incentivize crowd labeling under budget constraint
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}