优化开放式众包：众包数据管理的下一个前沿
人机交互
2016-10-19 v1
摘要
众包是大规模生成训练数据的主要手段，当与复杂的机器学习算法相结合时，众包成为影响我们生活各个领域的各种新兴自动化应用的推动者。本文综述了关于形式化推理和优化开放式众包这一新兴领域，这是一个流行且至关重要但研究严重不足的众包类别——众包数据管理的下一个前沿。其潜在挑战包括：在没有工人达成一致意见时提炼出正确答案；梳理工人在回答任务时采用的各种视角；以及在适用于某个问题的众多开放式算子之间进行有效选择。我们借鉴在该领域的经验，描述了我们认为对开放式众包有效的方法。
引用
@article{arxiv.1610.05377,
title = {Optimizing Open-Ended Crowdsourcing: The Next Frontier in Crowdsourced Data Management},
author = {Aditya Parameswaran and Akash Das Sarma and Vipul Venkataraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05377},
year = {2016}
}