Crowdsourcing als effektives Paradigma zur Erfüllung von zeitlichen und räumlichen Aufgaben gewinnt allmählich breite Aufmerksamkeit in Industrie und akademischem Umfeld. Mit dem Fortschritt mobiler Technologien werden die Crowdsourcing-Service-Modelle flexibler und vielfältiger, um den vielfältigen Anforderungen der Benutzer besser gerecht zu werden. Bestehende Studien konzentrieren sich hauptsächlich auf das Problem der Zuweisung homogener Aufgaben in einem einzelnen Typ, ohne die individuellen Unterschiede in den Anforderungen an Aufgaben und Mitarbeiter zu berücksichtigen, was die Erzielung zufriedenstellender Ergebnisse in der praktischen Anwendung erschwert. Dieser Beitrag befasst sich mit dem Problem der Zuweisung heterogener mehrerer Aufgaben in einer realen Crowdsourcing-Umgebung mit formaler Beschreibung und Definition. Zur Lösung des Problems wird eine Rollenzuweisungsmethode vorgeschlagen, die in ein individuelles Sortiermodell eingebettet ist und auf einem kollektiven Rahmen basiert. Die Methode besteht aus zwei Teilen. Erstens wird ein individuelles Sortiermodell eingeführt, das auf den zeitlichen und räumlichen Eigenschaften der Aufgabe und des Mitarbeiters basiert. Anschließend wird auf der Basis des Anziehungs-Reaktions-Mechanismus ein Rollenzuweisungsmodell entworfen, um die Aufgabe und den Mitarbeiter abzustimmen. Nach mehreren Iterationen wird ein endgültiges Zuordnungsergebnis erzielt. Die Wirksamkeit dieser Methode wird anhand realer und synthetischer Datensätze validiert und die Leistung im Vergleich zu anderen Algorithmen demonstriert. Darüber hinaus untersuchen wir die Auswirkungen verschiedener Parameter und bestätigen die Skalierbarkeit.

Crowdsourcing, heterogene Aufgaben, Rollenverteilung, Anziehungs-Reaktions-Mechanismus, individuelles Sortiermodell