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J-GLOBAL ID：201502216733549656   整理番号：15A1076959

空間クラウドソーシングのための多様性を考慮したタスク割り当て手法

著者 (5件)： 趙セイ (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  石川佳治 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  肖川 (名古屋大 高等研究院) ,  董テイテイ (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  佐々木勇和 (名古屋大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 177(DE2015 12-19)  ページ： 43-48  発行年： 2015年07月29日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 多種のセンサ機能を搭載するモバイルデバイスの普及により,ユーザのモバイルデバイスをセンシング機器として用いる空間クラウドソーシングが注目されている。空間クラウドソーシングでは,システムサーバが位置に関連するタスク(例:ある地点の写真を撮影してほしい)をワーカに割り当て,ワーカが指定される位置に訪ねて,タスクを完成する。ワーカグループに収集されたデータ(時空間データ,写真,テキストなど)を用いて,役立つ知識を発見し,もしくはより良いサービスを提供することができる。しかし,タスクの地点への空間距離はワーカの意欲とタスクの完了時間に影響しているため,移動コストを最小化することを目標として考える。また,ワーカの好みや背景知識などの属性が,収集されたデータの質に影響する可能性もある。そこで,本研究では,データの質と移動コストの両方を考慮したタスク割り当て手法について述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *アウトソーシング ,  携帯端末 ,  センサ ,  *資源割付 ,  品質 ,  距離 ,  最適化 ,  分類 ,  割当問題 ,  探索理論 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： k近傍法 ,  *クラウドソーシング ,  コスト最小化 ,  *タスク割当 ,  データ品質 ,  モバイルセンサー ,  モバイルデバイス ,  移動距離 ,  局所最適化 ,  厳密アルゴリズム ,  深さ優先探索

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (12件)：

• AMT: https://www.mturk.com/mturk/welcome.
• C. C. Cao, J. She, Y. Tong and L. Chen. Whom to Ask? Jury Selection for Decision Making Tasks on Micro-Blog Services. PVLDB, 5(11), pp.1495-1506, 2012.
• Chen, Z., Fu, R., Zhao, Z., Liu, Z., Xia, L., Chen, L., Cheng, P., Cao, C.C, Tong, Y. and Zhang, C.J. gMission: A General Spatial Crowdsourcing Platform, PVLDB, Vol.7, No.13, pp.1629-1632, 2014.
• Konrad Dabrowski, Vadimzin, Haiko Muller and Dieter Raorithms for thependent Set Problem in Some Hereditary Graph Classes. LNCS, Vol.6460, pp.1-9, 2011.
• Drosou, M. and Pitoura, E.Search result diversification, SRecord, Vol.39, No.1, pp. 41-47, 2010.

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドソーシング ,  多様性 ,  タスク割り当て ,  手法