【摘要】：眾包能夠通過利用數(shù)十萬網(wǎng)絡中的工人(即人群)的智慧來解決計算機難以有效解決的問題,如實體解析、情感分析和圖像識別問題。尤其在為機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域提供人類智能支持方面已經(jīng)非常成功,它們通過在公共眾包平臺(如Amazon Mechanical Turk(AMT)、Crowdflower 和 Upwork)上發(fā)布標注任務來收集用于訓練各種機器學習和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的標記數(shù)據(jù)。由于眾包中的工人可能具有不同水平的專業(yè)知識,未經(jīng)培訓的工人可能無法完成某些任務,甚至一些惡意的工人可能會故意給出錯誤的答案,眾包可能會產(chǎn)生相對低質量的結果。因此,需要一些質量控制策略來保證眾包任務結果的質量,即在收到工人的對于任務的回答后,對工人的質量建模,然后根據(jù)工人質量推測出任務的真實答案�，F(xiàn)在已有的眾包質量控制方法主要利用EM方法最大化似然值來估計工人的質量以及任務的真實答案。然而,基于EM的方法往往只是局部最優(yōu)的解決方案,并且估計結果會受到初始值的影響。所以,本文提出了面向全局最優(yōu)結果的眾包質量控制優(yōu)化方法來解決以上問題。本文主要針對于基于最大似然估計的眾包質量控制優(yōu)化問題進行了深入研究。首先,提出了基于最大似然估計的眾包質量控制局部最優(yōu)算法,利用EM方法最大化似然值對工人的質量以及任務的真實答案進行評估,分別提出了基于靜態(tài)和動態(tài)工人模型的眾包質量評估算法。其中靜態(tài)工人模型是用概率值或者概率矩陣來表示工人的質量。動態(tài)工人模型中工人的質量受到任務難度的影響并且符合函數(shù)分布,動態(tài)工人模型能夠更加詳盡的體現(xiàn)工人的質量隨影響因素的變化規(guī)律。在對工人質量建模后,利用EM方法最大化似然函數(shù)估計出工人模型的參數(shù)以及任務的真實答案。然后,本文在EM方法的局部最優(yōu)結果的基礎之上進行優(yōu)化,提出了一個以似然最大為目標的眾包質量控制近似全局最優(yōu)算法。該優(yōu)化算法由一個任務優(yōu)勢排序模型和一個迭代近鄰搜索算法組成,通過進一步似然最大化來提高任務真實答案估計的準確性。任務優(yōu)勢排序模型可以幫助刪減劣勢的任務-答案組合,并且保留優(yōu)勢的任務-答案組合;迭代近鄰搜索算法能夠在一個鄰域內找到具有最大似然值的任務-答案組合。本文提出的優(yōu)化算法在最大化似然值的同時提供了工人的質量和任務的真實答案估計的準確性。最后,本文采用了模擬數(shù)據(jù)集和在AMT平臺上收集的關于情感分析任務的真實數(shù)據(jù)集,通過大量的對比實驗評估了本文提出的眾包質量控制局部最優(yōu)算法以及近似全局最優(yōu)算法。實驗結果表明,本文提出的方法能夠得到更高質量的估計結果。另外,我們實現(xiàn)了一個眾包APP作為實驗平臺,該實驗平臺能夠管理和發(fā)布移動眾包任務(例如商場打折信息標注任務)并收集移動眾包數(shù)據(jù),還可以通過該平臺來應用眾包質量控制相關算法。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：O213.1
【圖文】：

１．２研究內容及主要貢獻逡逑我們對基于最大似然估計的眾包質量控制優(yōu)化問題進行建模，然后針對于逡逑其中的不足提出優(yōu)化方法。我們研究的主要內容如圖１－１所示。逡逑２逡逑

更高準確率的估計結果。逡逑１＿邋３論文組織結構逡逑我們根據(jù)研宄內容組織本文結構，如圖１－２所示。逡逑第１章：緒論。本章主要介紹了本文的研究背景和意義，然后分析了基于逡逑最大似然估計的眾包質量控制研究中的問題，并且我們描述了針對質量控制優(yōu)逡逑化問題提出的解決方法以及主要貢獻，最后介紹了本文各個章節(jié)的組織結構。逡逑４逡逑

Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法＆是通過迭代的方式最大化似然函數(shù)，最終得到參數(shù)的估逡逑計值。因為該算法的每一次迭代過程都包括Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ邋ｓｔｅｐ和逡逑Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ邋ｓｔｅｐ，所以稱為ＫＭ算法。圖２－１描述／邋ＫＭ算法應用于眾包中逡逑的基本流程。逡逑Ｉ：人f Ｖ：的初始他逡逑Ｅ－ｓｔｅｐ：坫邋ｒ邋丨：人的Ｒ？ｆ％ＩＷｆｔＭ－ｓｔｅｐ邐否逡逑OTｉｉ？的丨：ｍａｍ：七OT測仃冷的ｎ支邐￣逡逑１逡逑Ｍ－ｓｔｅｐ：g澹赍遑喝說呢祝媸媯媯椋祝歟牛螅簦澹皰義險矗樨模ǎ潁觶觶簦猓倚翺T測１：人的叻邐１逡逑Ｉ逡逑ＩＵ．逡逑圖２－１邋ＥＭ算法流程圖逡逑９逡逑

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