Computers & Electrical Engineering· 2026Q1
Kitleme iş gücü ve görev atama dinamiği: Hibrit davranış güdümlü ve arzı dikkate alan bir yaklaşım
Dynamic worker selection and task allocation in crowdsourcing: A hybrid behavior-driven and supply-aware approach
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir hibrit çerçeve, iş gücü güvenilirlik puanlarını gerçek zamanlı arz-talep oranlarıyla entegre ederek kitleme görevlerini dinamik olarak atar ve kaynakların az olduğu alanlarda verimliliği artırır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Dinamik bir kredi puanlama modeli, uzun vadeli itibarı ve kısa vadeli tamamlama durumunu kullanarak iş gücü güvenilirliğini ölçer.
- Doğrusal olmayan bir uygunluk dönüşüm mekanizması, davranışsal metrikleri kesin eşleştirme uygunluğuna eşleyerek yüksek kaliteli iş gücü-görev eşleşmelerini güçlendirir.
- Çift dinamik bir öncelik mekanizması, gerçek zamanlı arz-talep oranlarını entegre ederek az tedarik edilen alanlarda görev faydasını artırır.
- Uyarlanabilir budanmış iki aşamalı bir strateji, mekansal-zamansal kısıtlamalar altında eşleştirme kalitesini ve verimliliğini dengeler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Mobile crowdsourcing faces challenges from volatile worker behaviors and spatiotemporal resource imbalances. This paper proposes a hybrid behavior-driven and supply-aware framework for dynamic task allocation. Specifically, we develop a historical performance-driven dynamic credit scoring model that integrates long-term reputation with short-term completion status to quantify worker reliability. A nonlinear fitness transformation mechanism is then employed to map these behavioral metrics into definitive matching suitability, effectively amplifying high-quality worker-task pairings. Simultaneously, a dual-dynamic priority mechanism incorporating real-time supply–demand ratios is introduced to boost task utility in undersupplied areas, strategically guiding sensing capacity toward resource-scarce regions. To balance matching quality and efficiency under spatiotemporal constraints, an adaptive pruned two-stage strategy is employed. It implements reliability-based filtering to reduce computational overhead for regular tasks while ensuring global optimality for critical ones. Simulations on real-world datasets confirm the effectiveness of the proposed approach across varying scenarios.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Computers & Electrical Engineering, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları
Computer Science ApplicationsComputer Science