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Crowdsourcing for Top-K Query Processing over Uncertain Data

机译：不确定数据的Top-K查询处理的众包

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Querying uncertain data has become a prominent application due to the proliferation of user-generated content from social media and of data streams from sensors. When data ambiguity cannot be reduced algorithmically, crowdsourcing proves a viable approach, which consists of posting tasks to humans and harnessing their judgment for improving the confidence about data values or relationships. This paper tackles the problem of processing top- queries over uncertain data with the help of crowdsourcing for quickly converging to the realordering of relevant results. Several offline and online approaches for addressing questions to a crowd are defined and contrasted on both synthetic and real data sets, with the aim of minimizing the crowd interactions necessary to find the realordering of the result set.
机译：由于来自社交媒体的用户生成的内容和来自传感器的数据流的激增，查询不确定的数据已成为一种突出的应用。当无法通过算法降低数据歧义性时，众包证明了一种可行的方法，该方法包括将任务发布给人类并利用他们的判断力来提高对数据值或关系的置信度。本文解决了在众包的帮助下处理不确定数据的顶级查询的问题，以快速收敛到相关结果的重新排序。定义了几种针对人群的离线和在线方法，并在综合数据集和真实数据集上进行了对比，目的是最大程度地减少寻找结果集重新排序所必需的人群互动。

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