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眾包工人的水平良莠不齊，質(zhì)量控制是眾包面臨的挑戰(zhàn)之一。目前的研究大多通過評估工人質(zhì)量來保證最終答案的有效性，但是常常忽略眾包任務中普遍存在的長尾現(xiàn)象。因此，綜合考慮不冋任務類型、長尾現(xiàn)象的特點以及工人完成任務的情況，提岀構(gòu)造小樣本置信區(qū)間來估計工人質(zhì)量，以解決工人完成任務數(shù)量普遍較少情況下的答案決策問題。首先依據(jù)黃金標準答案策略對工人質(zhì)量進行預評估，根據(jù)工人質(zhì)量分布分別對數(shù)值型任務和單項選擇型任務采用不冋的真值初始化方法;然后構(gòu)造小樣本置信區(qū)間以準確評估工人質(zhì)量;最后進行任務答案決策并迭代更新工人質(zhì)量。為了驗證提岀方法的有效性，實驗在5個真實數(shù)據(jù)集上進行，與現(xiàn)有方法相比，所提方法能很好地解決長尾現(xiàn)象。特別是在工人完成任務數(shù)量普遍較少的情況下，提出的方法在單項選擇型任務數(shù)據(jù)集中的平均準確率高達93%，相比現(xiàn)有方法的最好表現(xiàn)高岀16%，且在數(shù)值型任務數(shù)據(jù)集中的MAE值和RMSE值均低于現(xiàn)有方法。
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