Vi ser ett problem med uppdrag inom crowdsourcing, som syftar till att samla in så många tillförlitliga etiketter som möjligt inom en begränsad budget. En utmaning i detta scenario är hur man kan hantera mångfalden av uppgifter och den uppgiftsberoende tillförlitligheten hos arbetstagare; till exempel, en arbetstagare kan vara bra på att erkänna namnen på idrottslag men inte vara bekant med kosmetika märken. Vi hänvisar till denna praktiska miljö som heterogen crowdsourcing. I detta brev föreslår vi en kontextuell banditformulering för uppdragstilldelning i heterogen crowdsourcing som kan hantera utforsknings-exploatering kompromiss i val av arbetstagare. Vi undersöker också teoretiskt ångern för den föreslagna metoden och visar dess praktiska användbarhet experimentellt.
Zhang m.fl. REF presenterade en kontextuell banditformulering för uppdrag i heterogen crowdsourcing för att maximera vinsten av plattformen inom en begränsad budget, med tanke på mångfalden av bidragsgivare.
Bandit-Based Task Assignment for Heterogeneous Crowdsourcing
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}