面向协作式移动众包的随机团队组建方法
计算机与社会
2020-04-30 v1 计算复杂性
摘要
移动众包(MCS)是一种广义的行为，即通过公开号召将传统上由员工或承包商执行的感知任务外包给大量智能手机用户。随着众包应用复杂性的增加，请求者发现必须通过组建满足复杂任务要求的技能型工作者团队来利用工作者之间的协作力量。这类MCS被称为协作式MCS(CMCS)。以往的CMCS方法主要关注团队技能最大化这一方面。社交网络(SNs)上的其他团队组建研究仅关注社交关系最大化。本文提出一种混合方法，使请求者能够雇佣不仅具备所需专业知识、而且具有社交联系并能协作完成任务的团队。由于CMCS中的团队组建被证明是NP难的，我们开发了一种随机算法，该算法利用工作者关于其SN邻居的知识，并指定一名领导者来招募合适的团队。所提算法受最优停止策略启发，并使用赔率算法(odds-algorithm)计算其输出。实验结果表明，与基准指数级最优解相比，所提方法减少了计算时间并取得了合理的性能结果。
引用
@article{arxiv.2004.13881,
title = {A Stochastic Team Formation Approach for Collaborative Mobile Crowdsourcing},
author = {Aymen Hamrouni and Hakim Ghazzai and Turki Alelyani and Yehia Massoud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13881},
year = {2020}
}
备注
This paper is accepted for publication in 2019 31st International Conference on Microelectronics (ICM)