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申请/专利权人：暨南大学
申请日：2023-03-07
公开（公告）日：2023-07-14
公开（公告）号：CN116432941A
主分类号：G06Q10/0631
分类号：G06Q10/0631;G06N3/006
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.08.01#实质审查的生效;2023.07.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于数据长尾特性的女巫防御真值发现方法及系统，方法包括：任务分配，响应工人的任务请求，为工人分配黄金任务或正常任务；更新工人参数，如果工人分配黄金任务，则通过黄金任务的回答情况更新工人的相关参数；更新任务真值，如果工人分配正常任务，则记录工人对该任务的标签，在收集到足够的标签后进行真值聚合；在真值聚合过程中，根据工人的权重，给予该工人标签相对应的权重，使得可信工人的标签在聚合结果上更有影响力；重复更新工人参数和更新任务真值，使女巫工人被封禁，正常工人获得更准确的权重以及任务真值的变化小于阈值，最终得到真值。本发明方法能减少在估算真值时受长尾现象的影响，并且能抵御女巫攻击。
主权项：1.基于数据长尾特性的女巫防御真值发现方法，其特征在于，设有任务发布者、众包系统以及工人，方法包括以下步骤：任务分配，响应工人的任务请求，根据PTA算法为工人分配黄金任务或正常任务；更新工人参数，如果工人分配黄金任务，则众包系统将通过黄金任务的回答情况更新工人的相关参数，包括权重、女巫分数以及可信分数；更新任务真值，如果工人分配正常任务，则众包系统会记录工人对该任务的标签，在该任务收集到足够的标签后，会进行真值聚合；在真值聚合过程中，根据工人的权重，给予该工人标签相对应的权重，使得可信工人的标签在聚合结果上更有影响力；方法迭代，重复更新工人参数和更新任务真值步骤，使得女巫工人被封禁，正常工人获得更准确的权重以及任务真值的变化小于阈值，最终得到真值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于数据长尾特性的女巫防御真值发现方法及系统
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