抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
クラウドソーシングプラットフォーム上で,報酬に対するだますまたはクラウドソーシングプロセスをサボタージュするために,スパム労働者は正直な依頼者によって発表されたタスクに多数のランダムおよび誤った回答を提案した。このタイプの挙動が正直なユーザの熱意,破壊までのクラウドソーシングプラットフォームをもたらす可能性があることを減少させた。スパム労働者からの脅威を防御するために,評判に基づく防御機構と検証ベースの防御機構は,クラウドソーシング環境で提案されている。しかし,評判に基づく防御は彼/彼女のaccomplicesとトランス作用によるその評判をだれが促進する作業者の信用レベルを示すために失敗する。添加では,「良い」評判を持つ多数スパム労働者に直面した場合に基づく検証防御は高価であり,効果がない。,スパム労働者から脅威を守る効果的に挑戦的な問題である。本論文では,新しい信頼ベクトルベース脅威防御モデルCrowdDefenseを提案した。最初に,依頼者,産業従事者とその取引関係から構成されるクラウドソーシング信頼ネットワーク(CTN)を構築した。,スパム労働者の三脅威パターンを解析した。解析に基づいて,労働者間の信頼関係と相互に結合した間接的にしている依頼者を推定した。さらに,異なる依頼者と作業者の信頼関係を計算し,作業者の世界的信頼を示す新しい労働者信頼ベクトル(WTV)でそれらを提示した。スパム労働者は常にaccomplicesと取引に成功したので,そのWTVs包括的に良好な信頼スコアを得ることができない,タスクに関与することができなかった。実験はCrowdsDefenseは正直な依頼者により公表された作業の参加者からのスパム作業者を守る,の観点から,最先端の方法よりも著しく優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
