Vi studerar problemet med online-teambildning. Vi anser att en miljö där människor har olika kompetens och kompatibilitet bland potentiella teammedlemmar modelleras av ett socialt nätverk. En sekvens av uppgifter anländer på ett online-sätt, och varje uppgift kräver en särskild uppsättning färdigheter. Målet är att bilda ett nytt team vid ankomsten av varje uppgift, så att (i) varje lag har alla färdigheter som krävs för uppgiften, (ii) varje lag har små kommunikation overhead, och (iii) arbetsbördan för att utföra uppgifterna är balanserad bland människor på rättvisast möjliga sätt. Vi föreslår effektiva algoritmer som uppfyller alla dessa krav: våra algoritmer bildar team som alltid uppfyller de kompetenser som krävs, ger approximativa garantier för teamkommunikation overhead, och de är online-konkurrenskraftiga när det gäller lastbalansering. Experiment som utförs på samarbetsnätverk mellan filmaktörer och forskare bekräftar att våra algoritmer är framgångsrika när det gäller att balansera dessa motstridiga krav. Detta är det första dokument som samtidigt tar upp alla dessa aspekter. Tidigare arbete har antingen fokuserat på att minimera samordningen för en enda uppgift eller på att balansera arbetsbördan genom att försumma samordningskostnaderna.
Anagnostopoulos m.fl. REF föreslår teambildning i sociala nätverk online, där en sekvens av uppgifter anländer på nätet, och varje uppgift kräver en särskild uppsättning färdigheter.
Online Team Formation in Social Networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}