陈霞
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：岭南师范学院更多>>
- 发文基金：湛江市科技攻关计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 众包平台作弊用户自动识别被引量：8
- 2016年
- 众包借助于网络聚集大众的群体智慧有效地完成各种任务,但在现实的众包平台中普遍存在仅为获得报酬而不认真工作的作弊用户,使得众包获得的任务数据质量不够可靠,制约了众包解决问题的能力。针对该问题,提出作弊用户自动识别方法。通过对百度众包平台参与用户的答题行为进行分析,总结出百度众包平台中存在的作弊用户类型,基于对作弊用户行为特征的分析,采用逻辑回归模型对众包用户建模,根据用户行为特征值计算获得众包用户的可靠性,进而基于用户可靠性实现作弊用户自动识别。实验结果表明,与现有的多数投票决策、标准问题集、Sp EM方法相比,该方法的识别精确度较高,可达97%。
- 陈霞闵华清宋恒杰
- 关键词：众包逻辑回归模型可靠性
- 众包标注质量控制研究被引量：1
- 2015年
- 众包是近年来流行的一种分布式商业模式,采用众包方式获取标注是一种快速廉价获取海量数据标签的有效方式,由于众包平台中普遍存在不认真完成任务的作弊用户,众包标注质量难以保证.为有效提高众包标注准确性,通过学习标注者的可靠性,实现基于标注者的可靠性进行动态任务分配,采用贪婪的预测模型实现对多个标注者提交的标签进行聚集,获得高质量的众包标注结果.实验结果表明,该方法能获得比基准算法更高的标注准确性,有效实现众包标注质量控制.
- 陈霞
