ロバストで公平な作業配分【JST・京大機械翻訳】

Allouah Amine; Kroer Christian; Zhang Xuan; Avadhanula Vashist; Dania Anil; Gocmen Caner; Pupyrev Sergey; Shah Parikshit; Stier Nicolas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206752809692 整理番号：22P0287806

ロバストで公平な作業配分【JST・京大機械翻訳】

Robust and fair work allocation

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資料名：
発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

今日のデジタル世界において,オンラインプラットフォームとの相互作用はユビキタスであり,従って,コンテンツモデレーションは,予め確立されたコミュニティガイドラインに適合しないコンテンツからユーザを保護するために重要である。計画のあらゆる段階を通してロバストコンテンツ減速システムを持つことは,特に重要である。著者らは,異なる有害コンテンツカテゴリーにヒトコンテンツレビュー者を割り当てる短期計画問題を研究した。公正な分割からツールを使用し,競合平衡とレキシミン割当規則の適用を研究した。さらに,従来のFisher市場設定に,実用的に重要な新しい側面を組み込んだ。第一の側面は,異なるコンテンツカテゴリの予測作業負荷である。著者らは,Eisenberg-Galeプログラムによって触発された定式化が,予測作業負荷を満たすだけでなく,すべてのコンテンツカテゴリーの中で残りのレビュー時間をかなり割り当てる割当を見つけることができるかを示す。また,追加割当は,実際の作業負荷が予測作業負荷から逸脱する場合に,追加割当がガードレールを提供するので,ロバストである。第2の実際的考察は,パートナーが,効率を達成するために,数日にわたるレビュー者のためのスケジューリングガイダンスを必要とするという事実によって動機づけられる時間に依存する配分である。時間成分に対処するために,著者らは,単一時間設定のための様々な公正配置アプローチの新しい拡張を導入し,いくつかの修正にもかかわらず,多くの特性が本質的に拡張することを示した。時間成分に関連して,円滑な配分(例えば,コンテンツレビュー者のためのパートナーが時間から時間まであまり変化しない配分を好み,スタッフのスイッチを最小化するために)の市場の欲求を満たす方法をさらに調査した。Metaから得た実世界データを通して,提案手法の性能を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

その他の情報処理 , 人間機械系

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