Crowdsourcing och mänsklig beräkning har använts i alltmer sofistikerade projekt som kräver en lösning av en heterogen uppsättning uppgifter. Vi utforskar utmaningen att bygga eller anställa ett effektivt team, för att utföra uppgifter som krävs för sådana projekt på löpande basis, från en tillgänglig pool av sökande eller arbetstagare som har lagt bud på uppgifterna. Rekryteraren behöver lära sig arbetstagarnas färdigheter och expertis genom att utföra tester och intervjuer online, och vill minimera den budget eller tid som spenderas i denna process innan han åtar sig att anställa laget. Hur kan man på bästa sätt använda budgeten för att lära sig arbetstagarnas kompetens som en del av rekryteringen av ett team? Hur kan man utnyttja likheterna mellan arbetsuppgifter och underliggande sociala band eller likheter bland arbetarna för snabbare lärande? Vi tar itu med dessa beslut-teoretiska utmaningar genom att använda dem som ett exempel på online-inlärning för bästa åtgärdsval. Vi presenterar algoritmer med PAC gränser på den budget som krävs för att anställa ett nära-optimalt team med stort förtroende. Dessutom överväger vi att inbädda arbetsuppgifterna och arbetstagarna i en underliggande graf som kan uppstå på grund av uppgifters likheter eller sociala band, och som kan ge ytterligare sidoobservationer för snabbare lärande. Vi kvantifierar sedan den förbättring av gränserna som vi kan uppnå beroende på de karakteristiska egenskaperna hos denna grafstruktur. Vi utvärderar vår metodik på simulerade problemfall samt på verkliga crowdsourcing data som samlats in från oDesk-plattformen. Våra metoder och resultat ger en intressant inriktning på forskning för att ta itu med de utmaningar som rekryterare ställs inför för kontraktsbaserad crowdsourcing.
Singla m.fl. REF presenterar online-läralgoritmer med PAC-gränser i samband med lärande av kompetens hos arbetstagare för teambildning.
Learning to Hire Teams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}