【摘 要】
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移动互联网和Web 2.0造就了空间众包（Spatial Crowdsourcing,SC）这种借助网民群体解决实际问题的商务模式。任务匹配或工人选择是SC的一个核心问题,当前研究大多将目标聚焦于最大化匹配数目（MTA）与最大化匹配分数（MSA）,但MTA方法忽略了任务属性的差异,MSA方法也没有考虑同一工人之于不同任务的完成质量差异。本文首先对SC的背景意义、SC任务匹配的概念模型和通用框架以及
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移动互联网和Web 2.0造就了空间众包（Spatial Crowdsourcing,SC）这种借助网民群体解决实际问题的商务模式。任务匹配或工人选择是SC的一个核心问题,当前研究大多将目标聚焦于最大化匹配数目（MTA）与最大化匹配分数（MSA）,但MTA方法忽略了任务属性的差异,MSA方法也没有考虑同一工人之于不同任务的完成质量差异。本文首先对SC的背景意义、SC任务匹配的概念模型和通用框架以及Bandit相关技术进行了归纳整理,针对SC任务匹配研究的不足,提出基于工人技能的任务匹配、具有预算约束的任务匹配的改进思路。本文提出带有效用的最高分数匹配,利用MAB模型的算法评估工人对不同任务的效用值,使用MSAU的U-Basic、U-LLEP、U-CDP三种匹配策略匹配。将一组时空任务（与时间与地理位置相关的任务）匹配给一组高质量工人,使得工人高质量完成任务的同时满足最大化任务匹配数目、任务精确匹配分数。通过使用具有真实历史记录的数据进行分析,验证所提出的MSAU在提高匹配质量以及数量上的有效性。同时提出U-DAT算法,利用原始-对偶模型框架,并对其所有相关理论进行了证明,验证了该框架的可行性以及真实性,并利用相同数据集,U-DAT算法在总分数、完成数目等评价指标的提升验证算法有效性。目的是利用在两阶段算法计算的工人效用值在预算约束的条件下,使得工人高质量完成任务的同时满足最大化任务匹配数目。
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