SUNY Buffalo, Buffalo, NY, SUA

informațiilor

SUNY Buffalo, Buffalo, NY, SUA

SUNY Buffalo, Buffalo, NY, SUA

SUNY Buffalo, Buffalo, NY, SUA

LinkedIn, Mountain View, CA, SUA

LinkedIn, Mountain View, CA, SUA

Baidu Research Big Data Lab, Sunnyvale, CA, SUA

Baidu Research Big Data Lab, Sunnyvale, CA, SUA

Universitatea din Illinois la Urbana-Champaign, Urbana, IL, SUA

Universitatea din Illinois la Urbana-Champaign, Urbana, IL, SUA

A fost adăugată o nouă alertă de citare!

Această alertă a fost adăugată cu succes și va fi trimisă la:

Veți fi notificat ori de câte ori a fost citată o înregistrare pe care ați ales-o.

Pentru a vă gestiona preferințele de alertă, faceți clic pe butonul de mai jos.

Alertă de citare nouă!

Salvați în Binder
KDD '16: Lucrările celei de-a 22-a conferințe internaționale ACM SIGKDD privind descoperirea cunoștințelor și extragerea datelor

ABSTRACT

Ultimii ani au asistat la o creștere uimitoare a datelor contribuite de mulțime, care au devenit o sursă de informații puternică care acoperă aproape fiecare aspect al vieții noastre. Această mare comoară de informații a schimbat fundamental modul în care învățăm despre lumea noastră. Crowdsourcing-ul a atras atenții considerabile cu diverse abordări dezvoltate pentru a utiliza aceste enorme date crowdsourced din diferite perspective. Din perspectiva colectării de date, datele crowdsourced pot fi împărțite în două tipuri: date crowdsourced „pasiv” și date crowdsourced „activ”; din perspectiva sarcinilor, cercetarea crowdsourcing include agregarea informațiilor, alocarea bugetului, mecanismul de stimulare a lucrătorilor etc. Pentru a răspunde nevoii unei introduceri sistematice a câmpului și a comparării tehnicilor, vom prezenta o imagine organizată a metodelor de crowdsourcing în acest tutorial. Subiectele tratate vor fi interesate atât pentru cercetătorii avansați, cât și pentru începătorii din acest domeniu.