Spatial crowdsourcing är en verksamhet som består i att outsourca rumsliga uppgifter till en gemenskap av online, men ändå on-ground och mobila, arbetstagare. En rumslig uppgift kännetecknas av kravet att arbetstagarna måste flytta från sin nuvarande plats till en angiven plats för att utföra uppgiften. Vi studerar tilldelningen av rumsliga uppgifter till arbetare. En sekvens av rumsliga uppgifter tilldelas arbetarna när de anländer. Vi vill minimera kostnaderna för arbetarnas rörelse för att utföra uppgifterna. Under tiden söker vi lösningar som är socialt rättvisa. Vi diskuterar konkurrenskraften i termer av konkurrensförhållande och social rättvisa för arbetsfunktionen Algoritm, Greedy Algoritm, och de randomiserade versionerna av Greedy Algoritm för att lösa detta problem. Dessa online-algoritmer är minneslösa och är antingen ineffektiva eller orättvisa. I detta dokument utformar vi två Distribution Aware Algoritmer som utnyttjar distributionsinformationen av uppgifterna och som tilldelar arbetarna uppgifter på grundval av den inlärda distributionen. Med realistiska och syntetiska dataset utvärderar vi empiriskt och jämförelsevis prestandan för de tre baslinjerna och två Distribution Aware Algorithms.
Syftet med REF är att minimera resekostnaderna för att utföra en uppsättning givna uppgifter samtidigt som man söker lösningar som är socialt rättvisa.
Cost Minimization and Social Fairness for Spatial Crowdsourcing Tasks
{'venue': 'DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}