近年來,計算機和通信技術飛速發(fā)展,5G也日趨成熟,促使著智能設備的迅速普及,各式各樣的移動眾包平臺進入大眾視野,例如滴滴打車、美團外賣、Foursquare等,涵蓋了眾多應用領域。相比于AMT、Wikipedia等早期的傳統(tǒng)眾包平臺,移動眾包應用的任務特征和工人行為更加復雜并具有動態(tài)性。對于任務請求方在眾包平臺所發(fā)布的任務,眾包工人“自由”、“自愿”地選擇接受或拒絕任務是眾包應用場景的一個基本特征,因此有效的任務分配策略是決定任務能否成功地被所需數(shù)量的工人接受并完成的關鍵因素。在移動眾包應用中,任務的時效性、任務位置動態(tài)分布、工人移動軌跡不確定性等復雜多變的時空因素,以及工人的興趣愛好多樣性等個性化因素,都為移動眾包任務分配這一核心問題提出了挑戰(zhàn)。本文針對移動眾包動態(tài)場景以及工人自愿接受任務的原則,構(gòu)建基于用戶軌跡預測的移動眾包任務分配模型,其主要包括移動用戶軌跡預測算法和任務分配算法。主要工作如下:1.提出移動用戶上下文相關的軌跡預測算法。本文通過對工人歷史軌跡數(shù)據(jù)進行挖掘,分析出工人上下文相關的移動模式,并構(gòu)建工人上下文相關的移動規(guī)則:最后根據(jù)移動規(guī)則對工人將要到達的位置區(qū)域進行預... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２本文組織結(jié)構(gòu)圖??第１章，緒論，詳細介紹移動眾包的研究背景以及任務分配的重要意義，接??著介紹了本文的研宄內(nèi)容和主要貢獻

圖３－１移動用戶軌跡預測的任務分配框架圖??根據(jù)上述相關定義和軌跡預測的任務分配框架圖，本文提出了基于移動用戶??

實際區(qū)域圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]時空眾包數(shù)據(jù)管理技術研究綜述[J]. 童詠昕,袁野,成雨蓉,陳雷,王國仁.  軟件學報. 2017(01)



本文編號：3681466