面向众包预测问题的一种协作机制
机器学习
2011-11-14 v1 计算机科学与博弈论
摘要
诸如 Netflix Prize 等机器学习竞赛已被证明作为一种“众包”预测任务的方法是相当成功的。但这些竞赛存在若干弱点，尤其是在它们为参与者创设的激励结构方面。我们提出了一种新方法，称为众包学习机制（Crowdsourced Learning Mechanism），其中参与者协作地为给定预测任务“学习”一个假设。该方法大量借鉴了预测市场的概念，即交易者对未来事件发生的可能性进行下注。在我们的框架中，该机制持续发布当前假设，参与者可以通过对更新进行下注来修改此假设。关键的激励特性在于，一名参与者将获得的收益量与其更新在已发布测试集上带来的性能提升成正比。
引用
@article{arxiv.1111.2664,
title = {A Collaborative Mechanism for Crowdsourcing Prediction Problems},
author = {Jacob Abernethy and Rafael M. Frongillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.2664},
year = {2011}
}
备注
Full version of the extended abstract which appeared in NIPS 2011