随着众包技术的快速发展，有监督学习可以以一种快速、成本较低的方式获得大量有标签数据。然而，由于众包标注者的不确定性，标注数据质量不能得到有效保证。因此，提高标签质量是众包学习算法的关键。本文总结了众包学习算法的前沿进展，详细介绍了真值推理算法和众包噪声矫正算法的主要研究成果，分析了这些算法之间的联系和区别，并对未来发展方向展开简要探讨。
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