基于迭代策略的眾包質(zhì)量研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的迅速發(fā)展，眾包作為一種全新的服務(wù)方式出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)平臺，正在吸引著越來越多的工作者參與。最近幾年，眾包已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于商業(yè)、科研中的許多領(lǐng)域，取得了不錯的工作效果。然而眾包依托于復(fù)雜的在線網(wǎng)絡(luò)交易平臺，任務(wù)的發(fā)布是面向互聯(lián)網(wǎng)上的所有用戶，接受工作者的身份匿名，每一個工作者能力大小、工作態(tài)度各不相同，導(dǎo)致眾包任務(wù)的結(jié)果具有較大不確定性，不能滿足任務(wù)需求者的要求。因此，如何有效地提高眾包結(jié)果的質(zhì)量是當(dāng)前國內(nèi)外眾包研究中亟需

2、解決的熱點問題。本文在大量閱讀國內(nèi)外眾包文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過歸納總結(jié)，闡述了眾包模式的概念以及眾包在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并對眾包模式在商業(yè)和科學(xué)研究中的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。之后介紹了目前關(guān)于眾包質(zhì)量控制研究的相關(guān)工作，分析了現(xiàn)有眾包質(zhì)量評估方法中的不足，給出了相應(yīng)的改進(jìn)方法，對有效提高眾包結(jié)果質(zhì)量評估具有重要意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種眾包質(zhì)量評估架構(gòu)，包括眾包任務(wù)發(fā)布、工作者分類和迭代檢測策略3個模塊。在該架構(gòu)中，首先使

3、用工作者分類算法對參與眾包任務(wù)的工作者人群進(jìn)行分類，選擇優(yōu)秀的工作者加入到候選人群；然后從候選人群中選擇工作者參與眾包任務(wù)，根據(jù)工作者提交的任務(wù)結(jié)果，采用少數(shù)服從多數(shù)的原則進(jìn)行評估，將評估任務(wù)中選項不唯一的結(jié)果集作為新的任務(wù)再次發(fā)布到眾包平臺，選擇候選的工作者人群參與迭代檢測操作，直到確定出每一個任務(wù)的最優(yōu)結(jié)果。通過眾包的迭代檢測策略可以有效的識別出評估任務(wù)中存在的相近結(jié)果，提高眾包質(zhì)量評估的準(zhǔn)確性。實驗表明，與基于熵的經(jīng)典質(zhì)量評估算法

4、相比較，該策略能夠取得較好的效果。⑵針對目前大多數(shù)眾包質(zhì)量評估的算法只是從提高眾包結(jié)果質(zhì)量的準(zhǔn)確度方面考慮，很少考慮眾包工作者支付的成本問題，提出一種基于迭代的近似人群一致算法。該算法首先建立工作者質(zhì)量評估模型，根據(jù)工作者完成任務(wù)后的評估結(jié)果，選取高質(zhì)量的人群代表組成一個最小的子集；然后對生成的子集結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和，如果得到的結(jié)果不能反應(yīng)多數(shù)群眾的意見，則將候選人群中的工作者加入最小子集再次進(jìn)行加權(quán)求和，直到任務(wù)結(jié)果逼近大多數(shù)人群的意見