Populariteten av Online To Offline (O2O) tjänsteplattformar har sporrat behovet av online uppgiftstilldelning i realtid rumsliga data, där strömmar av rumsligt distribuerade uppgifter och arbetare matchas i realtid så att det totala antalet tilldelade par maximeras. Befintliga online-uppdragsmodeller antar att varje arbetstagare antingen tilldelas en uppgift omedelbart eller väntar på en efterföljande uppgift på en fast plats när hon/han dyker upp på plattformen. Men i praktiken kan en arbetare aktivt röra sig i stället för att passivt vänta på plats om ingen uppgift tilldelas. I detta dokument definierar vi ett nytt problem Flexibelt tvåsidigt onlineuppdrag (FTOA). FTOA syftar till att vägleda sysslolösa arbetstagare på grundval av förutsägelser om arbetsuppgifter och arbetstagare för att öka det totala antalet tilldelade arbetstaskpar. För att ta itu med FTOA-problemet står vi inför två utmaningar: i) Hur kan man skapa vägledning för sysslolösa arbetstagare baserat på förutsägelsen om spatiotemporal fördelning av uppgifter och arbetare? ii) Hur kan man utnyttja vägledningen från arbetstagarnas rörelser för att optimera uppgiften online? I detta syfte föreslår vi ett nytt tvåstegsramverk som integrerar offlineprognoser och onlineuppdrag. Specifikt uppskattar vi fördelningen av uppgifter och arbetare per tid och per enhetsområde, och utformar en online-uppgiftstilldelningsalgoritm, Prediktion-orienterad online uppgift Uppdrag i realtid rumsliga data (POLAR-OP). Det ger en konkurrenskvot på 0,47 %, vilket är nästan dubbelt så mycket som den senaste tekniken. POLAR-OP minskar också tids komplexiteten för att behandla varje nytillkommen uppgift/arbetstagare till O(1). Vi validerar våra metoders effektivitet och effektivitet genom omfattande experiment på både syntetiska dataset och verkliga dataset från en storskalig taxi-samtalsplattform.
Förutom att matcha arbetstagare med uppgifter, Tong et al. REF utnyttjar också vägledningen om arbetarrörelsen för att ytterligare optimera uppgiften online.
Flexible Online Task Assignment in Real-Time Spatial Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}