超空间众包数据管理关键技术

With the development of Information and Networks, sharing economy has become an important pattern in the new social economic exploration. Based on the development trend of sharing economy, this project proposes the concept of hyper spatial crowdsourcing. Hyper spatial crowdsourcing is a cross platform, which allows different platforms providing the same service to share their surplus crowdsourcing workers and tasks to the other platforms, and achieve the win-win purpose. Hyper spatial crowdsourcing aims at co-operation and source sharing, so as to make source assignment more reasonable. Although existing work deeply studied the spatial crowdsourcing problems, their methods cannot be applied into hyper spatial crowdsourcing problems, since they did not consider the cooperation among different platforms. This project aims at solving the task assignment problem over the hyper spatial crowdsourcing platform, including data modelling, storage and indexes, algorithm designing and optimization, prototype system building and performance evaluation. The achievement of this project will provide high quality service of spatial crowdsourcing and sharing economy, which has high research significance and application values.

随着信息技术与网络通信技术的快速发展，共享经济已成为新时代社会经济发展的重要模式。本项目基于共享经济的发展背景，提出超空间众包的研究。所谓超空间众包，是指产生同一服务的不同运营平台，共享其闲置的众包工人或无法满足服务的众包任务给其他运营平台，从而达到共赢的目的。超空间众包旨在加强众包平台之间的合作与资源共享，从而更合理的实现资源调配，创造更大的应用价值。现有工作在传统空间众包数据的处理机制上进行了深入的研究，但是这些成果均未考虑跨平台合作的情况。本项目主要研究超空间众包数据管理及其上任务分配问题，主要包括超空间众包的数据模型、存储索引、任务分配算法及优化、原型系统体系结构及性能分析等方面的研究内容。本项目研究成果将为空间众包乃至共享经济各类应用服务提供良好的质量保证，具有较高的研究意义和实用价值。

随着信息技术与网络通信技术的快速发展，共享经济已成为新时代社会经济发展的重要模式。本项目基于共享经济的发展背景，提出超空间众包的研究。所谓超空间众包，是指产生同一服务的不同运营平台，共享其闲置的众包工人或无法满足服务的众包任务给其他运营平台，从而达到共赢的目的。超空间众包旨在加强众包平台之间的合作与资源共享，从而更合理的实现资源调配，创造更大的应用价值。现有工作在传统空间众包数据的处理机制上进行了深入的研究，但是这些成果均未考虑跨平台合作的情况。本项目主要研究超空间众包数据管理及其上任务分配问题，主要包括超空间众包的数据模型、存储索引、任务分配算法及优化、原型系统体系结构及性能分析等方面的研究内容。主要成果如下： .超空间众包的数据模型：隐私保护下的超空间众包平台模型，并提出了两种隐私保护算法设计满足差分隐私的定价机制。设计基于批处理的跨平台模型，提出2种高效算法来求解。第一种算法固定了各个平台的分批时间，即确定合作的时间。另一种自适应的分批算法。 .超空间众包的存储索引：针对严格/灵活的超空间众包数据图修复问题，设计修复索引树，并提出基于“树分解-连接”的高效图修复算法。将修复规则中的图模式分解为树模式，对树模式在原图中进行匹配，并将匹配结果做连接，即可得到图模式的修复结果。 .超空间众包的任务分配：针对超空间众包实时匹配问题，提出2种高效算法来求解。第一种为确定算法，该算法对每个订单，尽量获得最大化的收入。另一种随机算法。该算法考虑了平台获得的价值和请求接受率之间的平衡。针对同时到达的三维稳定匹配问题，提出同步达到稳定匹配模型，在满足用户和工人偏好的基础上，让双方的等待时间不超过他们给定的阈值。提出一种基于贪心的滑动窗口算法和一种基于随机思想的的阈值扫描算法来解决此问题。针对超空间众包平台合作任务分配问题，提出一种包括公共订单发送、局部匹配、全局冲突调整和结果通知的处理框架。我们使用中间结果和公共数据来训练收入估计模型，从而协调参与者。 .超空间众包的原型系统：根据上述研究内容，设计超空间众包数据管理原型系统体系结构。

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