Abstract-Crowdsourcing har visat sig vara effektivt i ett brett spektrum av applikationer, och ser en ökande användning. En storskalig crowdsourcing uppgift består ofta av tusentals eller miljontals atomära uppgifter, som var och en vanligtvis är en enkel uppgift som binärt val eller enkel röstning. För att fördela en storskalig crowdsourcing uppgift till begränsade folkmassor arbetare, är en vanlig praxis att packa en uppsättning atomiska uppgifter i en uppgift bin och skicka till en crowd arbetare i en batch. Det är utmanande att bryta ner en storskalig crowdsourcing uppgift och utföra mängder av atomära uppgifter, vilket garanterar tillförlitliga svar till en minimal total kostnad. Stora satser leder till otillförlitliga svar på atomiska uppgifter, medan små satser medför onödiga kostnader. I detta dokument undersöker vi en allmän crowdsourcing uppgift nedbrytningsproblem, som kallas Smart Large-scAle uppgift DEcomposer (SLADE) problem, som syftar till att bryta ner en storskalig crowdsourcing uppgift för att uppnå önskad tillförlitlighet till en minimal kostnad. Vi bevisar NP-hårdheten i SLADE-problemet och föreslår lösningar i både homogena och heterogena scenarier. För det homogena SLADE-problemet, där alla atomuppgifter har samma tillförlitlighetskrav, föreslår vi en girig heuristisk algoritm och ett effektivt och effektivt approximationsramverk med en optimal prioriterad köstruktur (OPQ) med ett påvisbart approximationsförhållande. När det gäller det heterogena SLADE-problemet, där de atomära uppgifterna kan ha olika tillförlitlighetskrav, utökar vi det OPQ-baserade ramverket med hjälp av en partitionsstrategi och bevisar även dess tillnärmningsgaranti. Slutligen kontrollerar vi effektiviteten och ändamålsenligheten hos de föreslagna lösningarna genom omfattande experiment på representativa crowdsourcingplattformar.
Tong m.fl. undersökt en allmän crowdsourcing uppgift nedbrytning problem, som syftar till att bryta ner en storskalig crowdsourcing uppgift för att uppnå önskad tillförlitlighet till en minimal kostnad i REF.
SLADE: A Smart Large-Scale Task Decomposer in Crowdsourcing
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}