基于众包的知识学习：简要回顾与系统性视角
机器学习
2022-06-22 v1 人工智能
人机交互
摘要
大数据具有海量、高速、多样、价值稀疏和不确定等特性，这使得从中进行知识学习充满挑战。随着众包的出现，可以按需获取多样化的信息，从而容易地引入群体智慧来促进知识学习过程。在过去的十三年里，人工智能领域的研究人员为消除众包学习领域的障碍付出了巨大努力。这篇集中性的综述论文从数据、模型和学习过程三个维度的系统性视角，全面回顾了众包学习的技术进展。除了回顾现有的重要工作，本文特别着重于在每个维度上提供一些有前景的蓝图，并讨论我们从过去研究工作中汲取的经验教训，这将为新研究者照亮前路，并鼓励他们做出新的贡献。
引用
@article{arxiv.2206.09315,
title = {Knowledge Learning with Crowdsourcing: A Brief Review and Systematic Perspective},
author = {Jing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09315},
year = {2022}
}