面向多技能的空间众包任务分配
数据库
2016-10-27 v3
摘要
随着移动设备和众包平台的快速发展，空间众包引起了数据库社区的广泛关注。具体而言，空间众包是指根据工人当前的位置，向其发送基于位置的请求。在本文中，我们考虑一种空间众包场景，其中每个工人拥有一组合格技能，而每个空间任务（例如修缮房屋、装饰房间以及为典礼进行娱乐表演）具有时间限制，在预算约束下，且需要一组技能。在此场景下，我们将研究一个重要问题，即多技能空间众包（MS-SC），该问题寻找最优的工人与任务分配策略，使得工人与任务之间的技能相互匹配，并在预算约束下最大化工人收益。我们证明 MS-SC 问题是 NP-hard 且难处理的。因此，我们提出了三种有效的启发式方法，包括贪心算法、g-分治算法和基于代价模型的自适应算法，以获得工人与任务的分配。通过大量实验，我们在真实和合成数据集上证明了我们的 MS-SC 处理方法的有效性和效率。
引用
@article{arxiv.1510.03149,
title = {Task Assignment on Multi-Skill Oriented Spatial Crowdsourcing},
author = {Peng Cheng and Xiang Lian and Lei Chen and Jinsong Han and Jizhong Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.03149},
year = {2016}
}
备注
15 pages