一种用于众包的极小极大最优算法

我们考虑基于工人提供的噪声标签准确估计工人可靠性的问题，这是众包中的一个基本问题。我们提出了适用于任何估计过程的极小极大估计误差新下界。我们进一步提出三角估计（Triangular Estimation, TE），一种用于估计工人可靠性的算法。TE 具有低复杂度，可在标签由工人实时提供时以流式设置实现，且不依赖于迭代过程。我们进一步证明 TE 是极小极大最优的，并与我们的下界匹配。最后，我们在合成和真实世界数据集上评估 TE 与其他最先进算法的性能。