Sammanfattning-Detta dokument presenterar den första systematiska undersökningen av potentiella resultatvinster för crowdsourcing systems, som härrör från tillgänglig information på begäran om enskilda arbetstagare allvar (beräkning). I synnerhet formaliserar vi först det optimala uppgiftstilldelningsproblemet när arbetstagarnas ryktesuppskattningar finns tillgängliga, som maximering av en monoton (submodulär) funktion som omfattas av Matroid begränsningar. Sedan, som det optimala problemet NP-hard, föreslår vi en enkel men effektiv girig heuristisk uppgift allokering algoritm. Vi föreslår också en enkel "maximal a-posteriori"-regel. Slutligen testar och jämför vi olika lösningar som visar att systemets prestanda i hög grad kan dra nytta av information om arbetstagarnas rykte. Våra viktigaste slutsatser är att i) till och med i stort sett felaktiga uppskattningar av arbetstagarnas rykte kan utnyttjas effektivt i uppgiftsuppdraget för att avsevärt förbättra systemets prestanda; ii) genomförandet av regeln om högsta a-eftersläpande beslut försämras snabbt när uppskattningarna av arbetstagarnas rykte blir felaktiga; iii) när uppskattningarna av arbetstagarnas anseende är betydligt felaktiga kan det bästa resultatet uppnås genom att kombinera vår föreslagna uppgiftstilldelningsalgoritm med LRA:s beslutsregel som införts i litteraturen.
I REF, Tarable et al. föreslog en regel om "maximum a-obseriori"-beslut för att hjälpa den sökande att fatta beslut om ryktesbaserad uppgiftstilldelning för crowdsourcing, som fungerade bra även när det gällde felaktig ryktesinformation.
The importance of being earnest in crowdsourcing systems
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}