@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00099094,
 author = {巻口誉宗 and 並河大地 and 東正造 and 下村道夫 and 金丸直義},
 issue = {55},
 month = {Mar},
 note = {ヒューマンコンピュテーション （Human Computation，HC） において，ワーカのタスク処理結果から高品質なデータを取得する品質管理手法 (Quality Control) は重要課題の一つである．本研究では，少ないタスク依頼数で高い品質の処理結果を得る手法のひとつとして，タスクに対して適切なワーカの選択を行うタスク割り当て手法に注目する．具体的には，ワーカの過去のタスク処理結果を元に非負値行列因子分解 （NMF） によるクラスタリングを行い，タスクに適したワーカを含むクラスタを抽出する手法を提案する．固有表現ラベリングと画像ラベリングの 2 種類のタスクに対する処理結果の実データを用いて，提案手法によるタスク依頼数の削減と処理結果の品質向上の実現可能性を示す．},
 title = {ヒューマンコンピュテーションにおける非負値行列因子分解を用いたタスク割り当て手法の提案},
 year = {2014}
}