Med den snabba utvecklingen av mobila enheter och crowdsourcing plattformar, den rumsliga crowdsourcing har fått mycket uppmärksamhet från databasgemenskapen, specifikt, rumsliga crowdsourcing avser att skicka en plats-baserad begäran till arbetstagare beroende på deras positioner. I detta dokument anser vi att det är ett viktigt rumsligt crowdsourcing problem, nämligen tillförlitlig mångfaldsbaserad rumslig crowdsourcing (RDB-SC), där rumsliga uppgifter (t.ex. att ta videor/foton av ett landmärke eller fyrverkerier, och kontrollera om parkeringsplatser finns tillgängliga) är tidsbegränsade, och arbetstagare rör sig mot vissa riktningar. Vårt RDB-SC problem är att tilldela arbetstagare till rumsliga uppgifter så att slutförande tillförlitlighet och rumsliga/temporala skillnader i rumsliga uppgifter maximeras. Vi bevisar att RDB-SC-problemet är NP-hårdt och svårhanterligt. Därför föreslår vi tre effektiva approximationsstrategier, inklusive giriga, provtagningar och splitter-och-konquer algoritmer. För att förbättra effektiviteten utformar vi också ett effektivt kostnadsmodellbaserat index, som dynamiskt kan underhålla rörliga arbetstagare och rumsliga uppgifter med låga kostnader, och på ett effektivt sätt underlätta insamlingen av RDB-SC-svar. Genom omfattande experiment demonstrerar vi effektiviteten och effektiviteten i våra föreslagna strategier över både verkliga och syntetiska dataset. där parametern β  till [0, 1]. Här är β en viktbalansering mellan SD och TD, som beror på det tillämpningskrav som anges av uppgiftsbegäran om ti. När β = 0, vi anser endast TD; när β = 1, vi kräver SD endast i den rumsliga uppgiften ti. Därför, under möjliga världar semantik, i detta dokument, kommer vi att överväga den förväntade rumsliga/temporala mångfalden (definierad senare) i våra crowdsourcing problem. RDB-SC-problemet. Vi definierar vårt RDB-SC-problem nedan. I denna förordning gäller följande definitioner: (Tillförlitlig mångfald-baserade rumsliga Crowdsourcing, RDB-SC) Med tanke på m tidsbegränsade rumsliga uppgifter i T, och ndy-I j,k e i −s i) · log( I j,k e i −s i ), för j ≤ k; dessutom MT D [j][k] = 0, om j > k. Formellt, för j ≤ k, har vi:
Äntligen, Cheng et al. I REF studeras problemet med tillförlitlig mångfaldsbaserad geografisk crowdsourcing där det finns två kriterier som ska optimeras samtidigt: tillförlitlighet och mångfald.
Reliable Diversity-Based Spatial Crowdsourcing by Moving Workers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}