Game Theory for Data Science : Eliciting Truthful Information

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2017

3031004493 / 9783031004490

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Intelligent systems often depend on data provided by information agents, for example, sensor data or crowdsourced human computation. Providing accurate and relevant data requires costly effort that agents may not always be willing to provide. Thus, it becomes important not only to verify the correctness of data, but also to provide incentives so that agents that provide high-quality data are rewarded while those that do not are discouraged by low rewards.We cover different settings and the assumptions they admit, including sensing, human computation, peer grading, reviews, and predictions. We survey different incentive mechanisms, including proper scoring rules, prediction markets and peer prediction, Bayesian Truth Serum, Peer Truth Serum, Correlated Agreement, and the settings where each of them would be suitable. As an alternative, we also consider reputation mechanisms. We complement the game-theoretic analysis with practical examples of applications in prediction platforms, community sensing, and peer grading.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031004490

Titel
Game Theory for Data Science : Eliciting Truthful Information
Autor
Goran Radanovic
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031004493
ISBN-13
9783031004490
Artikelgewicht
298 Gramm
Abmessungen
235x191x9 mm

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