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Task Assignment Strategies for Crowd Worker Ability Improvement
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AI
DOI：10.1145/3479519.png)
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摘要
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工作者是众包中最重要的资源。然而，仅投资于以工作者为中心的需求，例如技能提升，往往与以平台为中心的短期需求（例如任务吞吐量）相冲突。本文研究了众包任务分配中的学习策略及其对平台中心需求的影响。我们形式化了个体任务和协作任务的学习潜力，并设计了一种迭代式任务分配与完成方法，该方法实现了基于学习理论制定策略。我们进行了实验，比较了多种学习策略在技能提升、任务吞吐量和贡献质量方面的表现。我们讨论了我们的发现如何为学习和协作领域开辟新的研究方向。
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