Service-Oriented Crowdsourcing (eBook)
XI, 94 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-1-4614-5956-9 (ISBN)
At a fundamental level, service-oriented crowdsourcing applies the principles of service-oriented architecture (SOA) to the discovery, composition and selection of a scalable human workforce. Service-Oriented Crowdsourcing: Architecture, Protocols and Algorithms provides both an analysis of contemporary crowdsourcing systems, such as Amazon Mechanical Turk, and a statistical description of task-based marketplaces. The book also introduces a novel mixed service-oriented computing paradigm by providing an architectural description of the Human-Provided Services (HPS) framework and the application of social principles to human coordination and delegation actions. Finally, it examines previously investigated concepts and applies them to business process management integration, including the extension of XML-based industry standards and the instantiation of flexible processes in crowdsourcing environments. Service-Oriented Crowdsourcing is intended for researchers and other academics as anin-depth guide to developing new applications based on crowdsourcing platforms and evaluating various selection and ranking algorithms. Practitioners and other industry professionals will also find this book invaluable.
Preface 5
Acknowledgments 6
Contents 7
Acronyms 9
1 Introduction 10
1.1 Overview 10
1.2 Task Marketplaces 11
1.3 SOA for Crowdsourcing 11
1.4 Adaptive Processes 13
1.5 Outline 13
References 14
2 Crowdsourcing Task Marketplaces 15
2.1 Introduction 15
2.2 Background 16
2.3 Basic Model and Statistics 18
2.3.1 System Context Overview 18
2.3.2 Marketplace Task Statistics 19
2.4 Clustering and Community Detection 22
2.4.1 Clustering Approach 22
2.4.2 Community-Based Ranking Model 24
2.5 Crowdsourcing Broker Discovery 25
2.6 Experiments 27
2.6.1 Community Discovery and Ranking 27
2.6.2 Recommendation of Crowdsourcing Brokers 30
2.7 Conclusion and Future Work 35
References 35
3 Human-Provided Services 39
3.1 Introduction 39
3.2 Background 40
3.3 HPS Interaction Model 42
3.3.1 HPS Activity Model 42
3.3.2 Hierarchical Activities 44
3.3.3 Task Model 45
3.3.4 Task Execution Model 46
3.4 Architecture 47
3.4.1 HPS Framework 48
3.4.2 Data Collections 50
3.4.3 Interactions and Monitoring 51
3.5 Expertise Ranking 53
3.5.1 Context-Sensitive Interaction Mining 53
3.5.2 Hubs and Authorities 54
3.5.3 Personalized Expert Queries 55
3.5.4 Ranking Model 56
3.6 Evaluation 59
3.6.1 SOA Testbed Environment 59
3.6.2 Performance Aspects 60
3.6.3 Quality of Expertise Rankings 62
3.7 Conclusion and Future Work 64
References 64
4 Crowdsourcing Tasks in BPEL4People 67
4.1 Introduction 67
4.2 Background 68
4.3 Service-Oriented Crowdsourcing 70
4.3.1 Task-Based Crowdsourcing Markets 70
4.3.2 Approach Outline 71
4.4 Non-Functional Properties in B4P 73
4.4.1 Human Tasks in B4P 74
4.4.2 Basic Model and Extensions 75
4.5 Social Aggregator 79
4.6 Task Segmentation and Matching 81
4.6.1 Hierarchical Crowd Activities 81
4.6.2 Social Interactions 82
4.6.3 Ranking Coordinators 84
4.7 Implementation and Evaluation 89
4.7.1 SOA-Based Crowdsourcing Environment 89
4.7.2 Social Network Generation 93
4.7.3 Discussion 94
4.7.4 Overall Findings 96
4.8 Conclusion and Future Work 98
References 98
5 Conclusion 101
Erscheint lt. Verlag | 28.10.2012 |
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Reihe/Serie | SpringerBriefs in Computer Science | SpringerBriefs in Computer Science |
Zusatzinfo | XI, 94 p. 30 illus. |
Verlagsort | New York |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Schlagworte | broker discovery • Clustering • Crowdsourcing • expertise ranking • task segmentation |
ISBN-10 | 1-4614-5956-7 / 1461459567 |
ISBN-13 | 978-1-4614-5956-9 / 9781461459569 |
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Größe: 3,9 MB
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