论文标题：Label distribution similarity-based noise correction for crowdsourcing

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Lijuan REN, Liangxiao JIANG, Wenjun ZHANG, Chaoqun LI

发表时间：15 Oct 2024

DOI：10.1007/s11704-023-2751-3

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针对现有的噪声纠正方法很少同时考虑实例的特征信息和多个噪声标记的信息。中国地质大学（武汉）蒋良孝教授团队撰写了研究论文：基于标记分布相似度的众包噪声纠正。

文章信息

标 题：

Label distribution similarity-based noise correction for crowdsourcing

引用格式：

Lijuan REN, Liangxiao JIANG, Wenjun ZHANG, Chaoqun LI. Label distribution similarity-based noise correction for crowdsourcing. Front. Comput. Sci., 2024, 18(5): 185323

阅读原文：

文章概述

文章旨在同时利用实例的特征信息和多个噪声标记的信息，有效降低集成标记中的噪声的影响。

技术步骤

利用相似度度量方法计算实例的预测标记分布和多噪声标记分布之间的相似度，从而有效识别出噪声实例，并通过一致性投票策略纠正噪声实例。

实验结果

大量实验结果表明，基于本文提出的基于标记分布相似度的众包噪声纠正方法，可以有效降低集成标记中的噪声的影响。

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Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

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