本文選題：眾包市場 + 任務分配��； 參考：《大連海事大學》2017年碩士論文

【摘要】：眾包市場作為一種利用大量互聯(lián)網(wǎng)工人來廉價收集數(shù)據(jù)的方法在研究者之間變得非常流行。然而,眾包對于工人管理較弱,如何將多樣性任務合理分配給擁有不同未知技能工人仍然是一個亟待解決的問題。多重任務分配算法(Dual Task Assigner,DTA)是一種解決眾包環(huán)境下多樣化任務分配給未知技能眾包工人問題的新型任務分配算法。不過DTA算法對不誠實的眾包工人識別較差和對高技能等級的眾包工人利用不夠充分。為此本文將改進DTA算法使其更為有效的分配任務。本文首先提出工人選擇算法來選出誠實的眾包工人進入到后續(xù)的任務分配中,并與眾包平臺的自動檢索系統(tǒng)(Automatic Retrieval System,ARS)進行對比發(fā)現(xiàn)工人選擇算法能夠有效的選出誠實的眾包工人,降低不誠實的眾包工人對后續(xù)任務分配的影響。其次,基于工人選擇算法的迭代結(jié)果計算眾包工人的技能等級值,并使用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)計算每個任務的基線權(quán)重值。然后,針對DTA算法分配策略單一的問題,本文新增高技能等級的眾包工人多分配任務和技能等級不足的眾包工人不給予任何任務分配兩種分配策略,這樣可充分利用高技能等級的眾包工人,并確保最終任務結(jié)果擁有較高的質(zhì)量。最后,基于xTurk收集的真實實驗數(shù)據(jù)對改進后DTA算法進行實驗性分析發(fā)現(xiàn)改進后DTA算法的表現(xiàn)優(yōu)于DTA算法和隨機分配算法。在本文的最后,我們使用Python和Django框架搭建一個簡易的眾包網(wǎng)站,并將改進后DTA算法的分配策略應用于該網(wǎng)站來實現(xiàn)合理的任務分配,通過簡單的交互過程使用戶加深理解改進后DTA算法的任務分配過程。
[Abstract]:Crowdsourcing markets have become popular among researchers as a way to collect data cheaply using a large number of Internet workers. However, crowdsourcing is weak for workers, and how to distribute diversity tasks to workers with different unknown skills is still an urgent problem to be solved. Dual Task assignment algorithm (DTA) is a new task assignment algorithm for solving the problem of multi-task assignment to workers with unknown skills in crowdsourcing environment. However, the DTA algorithm has poor identification of dishonest crowdsourcing workers and inadequate use of high skill level crowdsourcing workers. Therefore, this paper will improve the DTA algorithm to allocate tasks more effectively. First of all, this paper proposes a worker selection algorithm to select honest crowdsourcing workers to enter the subsequent task assignment, and compared with automatic Retrieval system ARSs, it is found that the worker selection algorithm can effectively select honest crowdsourcing workers. Reduce the impact of dishonest crowdsourcing workers on subsequent assignments. Secondly, based on the iterative results of the worker selection algorithm, the skill level of the crowdsourcing workers is calculated, and the baseline weight of each task is calculated by artificial bee colony algorithm (artificial Bee colony). Then, in order to solve the problem of single allocation strategy of DTA algorithm, this paper adds two assignment strategies: high skill level crowdsourcing workers and low skill level crowdsourcing workers do not give any assignment strategy. This makes full use of high skill level crowdsourcing workers and ensures high quality of final task results. Finally, the experimental analysis of the improved DTA algorithm based on the real experimental data collected by xTurk shows that the performance of the improved DTA algorithm is better than that of the DTA algorithm and the random assignment algorithm. At the end of this paper, we use Python and Django framework to build a simple crowdsourcing website, and apply the allocation strategy of the improved DTA algorithm to the website to achieve a reasonable task allocation. Through the simple interactive process, the user can understand the task assignment process of the improved DTA algorithm.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

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本文編號：1836746