Förutom den enkla mänskliga intelligensen uppgifter som bildmärkning, crowdsourcing plattformar föreslår fler och fler uppgifter som kräver mycket specifika färdigheter, särskilt i deltagande vetenskapliga projekt. I detta sammanhang finns det ett behov av att resonera om de färdigheter som krävs för en uppgift och den uppsättning tillgängliga färdigheter i publiken, för att öka den resulterande kvaliteten. De flesta av de befintliga lösningarna bygger på ostrukturerade taggar för modellfärdigheter (vetare av färdigheter). I detta dokument föreslår vi att finurligt modellera uppgifter och deltagare med hjälp av ett kompetensträd, det vill säga en taxonomi av färdigheter utrustade med ett likhetsavstånd inom färdigheter. Denna kompetensmodell gör det möjligt att kartlägga deltagarna till uppgifter på ett sätt som utnyttjar den naturliga hierarkin bland färdigheterna. Vi illustrerar effektiviteten i vår modell och algoritmer genom omfattande experiment med syntetiska och verkliga datamängder.
Samtidigt föreslås uppgiftstilldelningsalgoritmen i REF för fallet när de nödvändiga färdigheterna för varje uppgift och kompetensuppsättningen för varje arbetstagare finns tillgängliga.
Using Hierarchical Skills for Optimized Task Assignment in Knowledge-Intensive Crowdsourcing
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}