Som en av de framgångsrika formerna av att använda Visdom av Crowd, crowdsourcing, har i stor utsträckning använts för många mänskliga inneboende uppgifter, såsom bildmärkning, förståelse av naturligt språk, marknadspredikering och åsiktsutvinning. Samtidigt, med framsteg inom genomträngande teknik, har mobila enheter, såsom mobiltelefoner och surfplattor, blivit oerhört populära. Dessa mobila enheter kan fungera som sensorer för att samla in multimediadata (ljud, bilder och videor) och platsinformation. Denna kraft gör det möjligt att implementera det nya crowdsourcing-läget: rumslig crowdsourcing. I rumslig crowdsourcing kan en begärande fråga efter resurser relaterade en specifik plats, de mobila användare som vill ta uppgiften kommer att resa till den platsen och få data. På grund av den snabba tillväxten av mobila enheter använder, rumslig crowdsourcing är sannolikt att bli mer populär än allmänna crowdsourcing, såsom Amazon Turk och Crowdflower. För att genomföra en sådan plattform måste dock effektiva och effektiva lösningar för arbetstagarnas incitament, uppdrag, resultataggregation och datakvalitetskontroll utvecklas. I denna demo, kommer vi att införa gMission, en allmän rumslig crowdsourcing plattform, som har en samling av nya tekniker, inklusive geografisk avkänning, arbetstagare upptäckt, och uppgiftsrekommendation. Vi introducerar skissen över systemarkitekturen och illustrerar scenarierna via flera fallanalyser.
REF utvecklade en allmän rumslig crowdsourcing-plattform som implementerar en samling relaterade tekniker såsom geografisk avkänning, detektering av arbetstagare och uppgiftsrekommendation.
gMission: A General Spatial Crowdsourcing Platform
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}