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HCOMP 2015：美国加利福尼亚州圣地亚哥

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伊丽莎白·格伯,帕诺斯·伊佩罗提斯:
第三届AAAI人类计算和众包会议记录，HCOMP 2015，2015年11月8日至11日，美国加利福尼亚州圣地亚哥。 AAAI出版社 2015，国际标准图书编号978-1-57735-741-4

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埃琳娜·阿加皮,杰亚米·蒂凡,安德烈斯·蒙罗伊·亨德兹:
现场众包：使用当地群众进行事件报告的案例研究。 2-11
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塞珀尔·阿萨迪,徐宇春（Justin Hsu）,沙欣·贾巴里:
众包市场中异构任务的在线分配。 12-21
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阿皮塔·比斯瓦斯,迪普西·钱德,库斯图夫·达斯古普塔,科耶尔·穆克吉,姆里杜拉·辛格,特里迪布·穆克吉:
双鱼座：智能城市社区有效参与的参与式激励策略。 22-31
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曼纽尔·布卢姆,Santosh Srinivas Vempala公司:
可发布的人性化安全密码创建架构。 32-41
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卢卡·德·阿尔法罗,多时生瓦西里氏菌,迈克尔·沙夫洛夫斯基:
布尔众包任务的可靠聚合。 42-51
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莉莉·德沃金,迈克尔·卡恩斯:
从“In”到“Over”：全网络计算的行为实验。 52-61
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黄廷浩（Kenneth）,沃尔特·拉塞基,杰弗里·比格姆:
Guardian：一个面向Web API的群组对话系统。 62-71
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朱莉·惠,阿莫斯·格伦,瑞秋·朱,伊丽莎白·格伯,史蒂文·道:
使用匿名和共同努力来提高众包反馈的质量。 72-82
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Hyun Joon Jung先生,马修租约:
有限监督下的临时人群工作质量建模。 83-91
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埃塞·卡马尔,阿什什·卡普尔,霍尔维茨:
众包中任务相关偏见的识别和会计处理。 92-101
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马库斯·克劳斯,雷内·F·克孜尔塞克:
玩还是不玩：游戏和付费众包中响应质量和任务复杂性之间的相互作用。 102-109
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库尔特·路德,内森·哈恩,史蒂芬·P·道,动漫猫:
众包线：通过众包大纲支持多种信息源的合成。 110-119
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安贞元（An Thanh Nguyen）,拜伦·C·华莱士,马修租约:
使用决策论主动学习将人群和专家标签结合起来。 120-129
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贝斯米拉·努什,阿迪什·辛拉,安贾·格伦海德,埃尔凡·扎马尼安,安德烈亚斯·克劳斯,唐纳德·科斯曼:
群组访问路径优化：多样性至关重要。 130-139
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亚历山德拉·帕普杜萨基,华国,达娜·梅塔克萨·卡卡沃利,康诺·格拉马齐奥,杰夫·拉斯利,谢文婷,关王（Guan Wang）,黄立成:
从无到有的众包：初学者收集数据的语用实验。 140-149
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杰纳维夫·帕特森,格兰特·范霍恩,谢尔盖·贝隆吉,佩特罗·派罗那,詹姆斯·海斯:
Tropel：经过最少培训的众包侦探。 150-159
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菲利佩·罗德里格斯,伯纳黛特·里贝罗,玛丽亚娜·卢伦索,弗朗西斯科·佩雷拉:
从人群中学习监督主题模型。 160-168
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埃利奥特·索尔兹伯里,塞巴斯蒂安·斯坦因,萨瓦帕利·D·拉姆特尔:
CrowdAR：通过实时群组增加实时视频。 169-177
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阿卡什·达斯·萨尔马,阿尤什·贾因,阿纳布·南迪,阿迪蒂亚·帕拉梅斯瓦兰,珍妮弗·维多姆:
用JELLYBEAN超越人类和计算机：人群视野-混合计数算法。 178-187
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安蒂·乌科宁,贝鲁斯·德拉赫尚,汉内斯·海金海默:
基于相对距离的众包非参数密度估计。 188-197
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詹姆斯·Y·邹,卡马利卡·乔杜里,亚当·托曼·卡莱:
通过自适应选择比较发现众包功能。 198-205

在建工程摘要

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Masayuki Ashikawa公司,川村高弘,秋池浩:
私营众包系统分级培训方法的建议。 2-3
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卡洛·贝纳西纳,伊利奥·加泰罗洛,皮耶罗兄弟会,戴维德·马丁内吉:
任务设计在众包活动中的作用。 4-5
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杰高,汉克·汉奎·卓,苏巴拉奥·坎巴帕蒂,李雷（Lei Li）:
通过众包获取规划知识。 6-7
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阿拉斯泰尔·吉尔,弗朗西斯科·亚科贝利:
使用博客数据了解社会构建的概念。 8-9
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Hadano夫人,中松茂本（Makoto Nakatsuji）,Hiroyuki Toda先生,吉泽小池:
在移动众包中，通过参考员工的日程表向他们分配任务。 10-11
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Heeju Hwang先生:
道德提醒是提高亚马逊机械土耳其公司员工绩效的一种方式。 12-13
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金永成（Yongsung Kim）,艾米丽·哈伯格,沙娜·阿齐里亚,伊丽莎白·格伯,达伦·格格尔,张浩琪:
通过上下文敏感通知实现物理众包在线。 14-15
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帕维尔·库切尔巴耶夫,弗洛里安·丹尼尔,斯特凡诺·特兰奎里尼,毛里齐奥·马切斯:
众包微任务执行的建模与探索。 16-17
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  - conf/hcomp/LayasPP15
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法塔玛·莱亚斯,海伦·佩特丽,克里斯托弗·鲍尔:
参与支持残疾人众包项目动机的跨文化研究。 18-19
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李洪伟,刘强（音）:
物美价廉：选择优秀员工进行众包。 20-21
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  - conf/hcomp/MerrittANHMA15文件
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戴维·梅里特,马克·S·阿克曼,马克·W·纽曼,裴耀洪,雅各布·曼德尔,艾丽卡·阿克曼:
利用众包专业知识。 22-23
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阿尼尔班·蒙达尔,古鲁林格什·拉拉维,阿曼迪普·丘格,特里迪布·穆克吉:
LoRUS：在空间窗口中高效检索Top-k相关用户的移动众包系统。 24-25
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埃利·帕夫利克,克里斯·卡利森·布尔赫:
通过自动+人工计算提取结构化信息。 26-27
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樱井裕子,小山佐治（Satoshi Oyama）,Masato Shinoda公司,Makoto Yokoo公司:
灵活的奖励计划，在众包中引发真实预测。 28-29
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梅赫努什·萨梅基,丹娜·古拉里,玛格丽特·贝特克:
从人群行为预测众包图像分割的质量。 30-31
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清水信义,森岛忠之（Atsuyuki Morishima）,Ryota Hayashi先生:
获取改写问题的众包方法。 32-33
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  - conf/hcomp/SinglaHKK15
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阿迪什·辛拉,霍尔维茨,Pushmet Kohli公司,安德烈亚斯·克劳斯:
学习雇佣团队。 34-35
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大卫·瑟金,科尔斯汀·菲舍尔,拉尔斯·克里斯蒂安·延森,温迪·朱:
奇怪消息的有效性：基于语音的车辆接口中的适当和不适当主题。 36-37
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巴里·史密斯,雷切尔·拉夫特,萨姆·班克斯:
推荐系统游戏。 38-39
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比阿特丽斯·瓦莱里,谢迪·埃尔巴索尼,Sihem Amer-Yahia先生:
从人群中获得可靠评级。 40-41
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Ketan Madhavrao Vazirabadkar公司,Siddhant Surendra Gadre公司,拉吉夫·塞巴斯蒂安,尼基尔·德维维迪:
基于GPS的众包。 42-43
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马泰奥·维南齐,奥利弗·帕森,亚历克斯·罗杰斯,尼克·R·詹宁斯:
ActiveCrowdToolkit：一个开放源代码工具，用于对众包研究中的主动学习算法进行基准测试。 44-45
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于武,杰西卡·克罗普钦斯基,拉奎尔·普拉特斯,约翰·卡罗尔:
GitHub上诅咒的兴起。 46-47

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