crowdsourcing app

Приложение краудсорсинга - Калиста

Веб -приложение для сбора данных из парных сравнений изображений с помощью краудсорсинга. Построен с Mern Stack.

Команда Calista разработала и использовала это приложение для создания набора данных на основе сравнения на эстетике веб-сайта.

Пример из процесса оценки :

Документ: «Калиста: глубокая система обучения для понимания и оценки эстетики веб-сайта»

Цитировать как:

 @article{DELITZAS2023,
	title = {Calista: A deep learning-based system for understanding and evaluating website aesthetics},
	journal = {International Journal of Human-Computer Studies},
	volume = {175},
	pages = {103019},
	year = {2023},
	issn = {1071-5819},
	doi = {https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2023.103019},
	url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1071581923000253},
	author = {Alexandros Delitzas and Kyriakos C. Chatzidimitriou and Andreas L. Symeonidis}
}

Предварительные условия

• Докер
• Докер-состав

Развертывание

Шаг 1 - изображения

• Определите изображения, для которых вы хотите собрать данные
• Добавьте эти изображения в папку Front-end/public/Images/

Шаг 2 - переменные среды

Добавьте файл .env в корневой папке проекта и установите следующие переменные:

Переменная среды	Описание
Mongo_uri	Строка соединения mongoDB
Порт	Серверный порт
Mongo_port	Порт монгодб
Me_config_mongodb_adminusername	Монгодб имени пользователя
Me_config_mongodb_adminpassword	Пароль MongoDB
Me_config_basicauth_username	Монго-экспресс-имя пользователя
Me_config_basicauth_password	Монго-экспресс-пароль
Node_env	Узел с переменной среды
Hoting_rounds	Количество проголосования каждой сессии голосования
Hoging_time	Время голосования в секундах каждого сравнения
Number_of_images	Количество изображений на переднем конце/public/images/
Базовый	Базовый URL, который используется для запросов

Шаг 3 - установка

Этот шаг требуется только впервые, когда вы запустите приложение. Это может занять несколько минут, так как он загрузит необходимые изображения. Если вы уже успешно выполнили этот шаг, то вы можете перейти на директив на шаг 4.

TL; DR :

Запустите следующую команду:

  ./setup.sh --create --sortimages

Более подробные варианты :

• Изображения на переднем конце/public/images/должны быть названы с номерами, начинающимися с 0 (например, 0.png, 1.png, 2.png, ...). Если изображения уже нет в этом формате, то вы можете использовать опцию -сопряжения, чтобы их автоматически переименовано во время настройки:

   ./setup.sh --sortimages
  

• Если вы хотите установить новую базу данных, то необходимо иметь файл db/utils/comparrisons_data.json . Этот файл содержит все возможные парные сравнения, которые могут быть проведены между изображениями со случайным порядком. Он используется для инициализации базы данных. Если вы хотите использовать ранее существовавший файл comparrisisons_data.json , убедитесь, что он находится в DB/ UTILS/ Directory. В противном случае вы можете использовать опцию -Create для автоматического создания этого файла во время настройки:

   ./setup.sh --create
  

• Если вы хотите восстановить существующую базу данных, сначала не забудьте переместить файлы резервного копирования в DB/ Backup/ Directory. Затем вы можете использовать опцию -restore = <thate_to_database_dump_in_backup_folder>.

  Например, если у вас была следующая структура,

  ├── db
  │   ├── backup
  │   │   ├── 14_04_2020
  │   │   │   └── votes
  │   │   │       ├── comparisons.bson
  │   │   │       ├── comparisons.metadata.json
  │   │   │       ├── votesessions.bson
  │   │   │       └── votesessions.metadata.json
  .   .   .
  .   .   .
  .   .   .

  Вы бы бежали:

    ./setup.sh --restore=14_04_2020/votes
  

  ПРИМЕЧАНИЕ . В этом случае файл сравнения_дата.json не нужен.

• Вы также можете объединить несколько вариантов или использовать нет.

Шаг 4 - беги

Начинать:

 docker-compose -f docker-compose.yml up --build

Останавливаться:

 Ctrl-C

Для отдельного режима :

Начинать:

 docker-compose -f docker-compose.yml up -d --build

Останавливаться:

 docker-compose down