"这篇资源是SIGMOD2020会议上发表的论文《为协作任务推荐部署策略》的中文翻译,主要关注如何在众包环境中为请求者推荐合适的协作任务部署策略。论文指出,这些策略应符合请求者的质量底线、时间上限和成本上限要求。文章介绍了一种名为StratRec的优化驱动的中间层系统,该系统运用离散优化和计算几何技术,考虑工人可用性,为请求者推荐策略和替代部署参数。StratRec包括聚合器和替代参数推荐模块,用于处理多样的部署请求。研究者在Amazon Mechanical Turk上进行了广泛实验,验证了StratRec的性能和可扩展性。" 在这篇论文中,作者首先强调了众包环境下任务部署的复杂性,特别是对于协作任务,需要考虑任务的结构(顺序或并行招聘)、组织方式(合作或独立工作)和执行风格(仅依赖人力或结合机器算法)。这些因素共同构成了一项策略,而这些策略需要与请求者的具体需求(如质量、时间和成本)匹配。 StratRec作为解决这一问题的方案,它是一个介于请求者、工作者和平台之间的系统。系统中的聚合器模块处理多个部署请求,考虑工人的可用性,推荐k个最合适的策略。另一方面,替代参数推荐模块则负责在可能的参数范围内寻找最优解。 论文中的实验部分展示了StratRec在实际场景下的效果,特别是在Amazon Mechanical Turk平台上进行的实验,以及针对合成数据的实验,这些都证明了StratRec在推荐策略的准确性、效率和适应性上的优秀表现。此外,论文还引用了先前的工作,强调了为不同的协作任务选择合适策略的重要性,并指出StratRec的自动化推荐策略解决了这一难题,尤其是在需要考虑多种因素(如工人的技能、可用时间和成本效益)的情况下。 这篇论文提供了一个新颖的框架,用于在众包环境中有效地推荐协作任务的部署策略,为请求者减轻了设计复杂策略的负担,并为未来的众包研究和实践提供了有价值的工具和思路。
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