抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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クラウドソーシングシステムでは,ジョブ割当は,基本的な問題の一つである。既存の研究はcrowdsourcerの観点からのみジョブ割当問題を取り上げて論じ,有用性を最大化あるいはcrowdsourcerのコストを最小化することを目指している。本論文では,異なるジョブに向けたユーザの好みを考慮に入れると,クラウドソーシングシステムにおけるジョブ割当のための新しいマッチングフレームワークを提案した。同じ仕事に複数ユーザの帰属その品質を改善するが,crowdsourcerは,これらユーザへの全支払いはこの仕事の予算以下であることを保証しなければならない。ユーザはそれらの品質レベルの不均一性のために異なる支払を求めているので,古典的な受け入れ保留アルゴリズムは安定なジョブ割当に到達できない。本論文では,予算制約のある多対一マッチングとしてクラウドソーシングシステムにおけるジョブ割当問題を定式化した。,ユーザ不均一性にもかかわらず安定なジョブ割当を生成するアルゴリズムを設計した。シミュレーション結果は,提案したジョブ割当アルゴリズムは低い計算量で高い平均ジョブ品質をもたらすことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】