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編輯推薦： 这本前沿著作中介绍了如何在数据科学中引入博弈论，以获得高质量的数据并从中提取真实信息。 著者博伊法尔廷斯是瑞士洛桑联邦理工学院的教授的计算机科学系系主任，他在人工智能的多个领域都做出重大贡献，并且是国际上研究真实信息提取机制的先驱者之一。 內容簡介： 智能系统通常依赖于信息智能体提供的数据，例如传感器数据或众包计算。因为提供准确和切合的数据需要付出代价的不菲，所以智能体可能并不总是愿意提供准确的数据。因此，不仅要验证数据的正确性，还要提供激励机制，以给提供高质量数据的智能体更多奖励。这就是本书的主题数据科学中的博弈论。本书研究了不同的激励机制与各种环境设置，也考虑了声誉机制，并通过在预测平台、社区感知和同级评分中的应用实例来补充博弈论分析。 此书是世界图书出版公司世界博弈论经典系列图书中的一种。这个书系的计算与信息科学子系列的*辑包括《数据科学的博弈论》《网络博弈：理论、模型和动力学》《无线与通信网络的博弈论：理论、模型和应用》《网络安全：决策与博弈论方法》《动态频谱分配的机制与博弈》。另外，已出版的经济与社会科学子系列的*辑包括《博弈论》《博弈论教程》《博弈学习理论》《博弈论与社会契约（第1卷）：公平博弈》《博弈论与社会契约（第2卷）：公正博弈》《博弈、信息与政治》。 關於作者： 博伊法尔廷斯（Boi Faltings）是瑞士洛桑联邦理工学院的教授并曾担任计算机科学系系主任。他在人工智能的多个领域都做出重大贡献，并且是国际上研究真实信息提取机制的先驱者之一。他是国际人工智能促进协会的杰出会士（AAAI Fellow）和欧洲人工智能协会的杰出会士（EurAI Fellow）。戈兰拉达诺维奇（Goran Radanovi?）目前是德国马普软件系统研究所的研究员，他博士师从瑞士洛桑联邦理工学院的法尔廷斯教授，毕业后在美国哈佛大学做博士后研究。 目錄： Preface Introduction Mechanisms for Verifiable Information Parametric Mechanisms for Unverifiable Information Nonparametric Mechanisms： Multiple Reports Nonparametric Mechanisms： Multiple Tasks Prediction Markets： Combining Elicitation and Aggregation Agents Motivated by Influence Decentralized Machine Learning Conclusions Bibliography

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