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J-GLOBAL ID：202002256942713426   整理番号：20A1928033

作業者の能力のオンライン推定によるクラウドソーシングシステムのためのマルチアームバンディットアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Armed Bandit Algorithms for Crowdsourcing Systems with Online Estimation of Workers’ Ability

著者 (2件)： Rangi Anshuka (University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Franceschetti Massimo (University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’18  ページ： 1345-1352  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドソーシングシステムは,一時的ベースでソースワークを出すための様々な組織のための貴重な解決策になった。これらのシステムにおける品質保証は,クラウドソーシングプラットフォームの分散セットアップと労働者に関する先験的情報の欠如のため,重要な問題のままである。本研究は,タスクマスタが,時間とともに取得した労働者の能力のいくつかの知識に基づく作業を割り当てることができる,制限情報クローソーシングシステム(LCS)の概念を開発した。この新しいセットアップにおける重要課題は,効率的な労働者の選択政策を決定し,労働者の能力を推定することである。第一の課題に取り組むために,著者らは,アーム制限,予算制限,マルチアームバンド(MAB)セットアップへの問題を減らし,解として単純化有界KUBE(B-KUBE)アルゴリズムを使用する。このアルゴリズムは,以前に実験的に評価されて,著者らは証明可能な性能保証を提供して,それは最適であり,すなわち,B-KUBEの期待されるレギットがO(log(B))であり,そこではBがタスクマスタの総予算であることを示した。第2の課題は,数学的に労働者の能力の概念を定式化することによって解決し,その推定のための戦略を提案する。この戦略と共にB-KUBEを実験的に評価し,同じ設定に適用した場合,他の最先端のMABアルゴリズムより優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  簡素化 ,  品質保証 ,  労働者 ,  *アーム ,  定式化
準シソーラス用語： *オンライン ,  *クラウドソーシング ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 有界ナップサック問題 ,  クラウドソーシングシステム ,  多腕バンディット

分類 (4件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 能力 ,  オンライン ,  推定 ,  クラウドソーシング