El crowdsourcing como paradigma efectivo para completar tareas espaciales y temporales ha captado gradualmente la atención general en la industria y el ámbito académico. Con el avance de la tecnología móvil, los modelos de servicio crowdsourcing se han vuelto más flexibles y diversos para satisfacer mejor las diversas necesidades de los usuarios. Los estudios existentes se centran principalmente en el problema de la asignación de tareas homogéneas en un solo tipo, sin tener en cuenta las diferencias individuales en las necesidades de las tareas y los trabajadores, por lo que es difícil obtener resultados satisfactorios en la aplicación práctica. Este documento aborda el problema de asignación de tareas múltiples heterogéneas en un entorno real de crowdsourcing con una descripción formal y definición. Para resolver el problema, se propone un método de asignación de roles integrado en un modelo de ordenación individual, basado en un marco de trabajo colaborativo. El método consta de dos partes. En primer lugar, se introduce un modelo de ordenación individual según las propiedades espaciales y temporales de la tarea y el trabajador. Luego, se diseña un modelo de asignación de roles basado en el mecanismo de atracción-repulsión para hacer coincidir la tarea y el trabajador. Después de varias iteraciones, se obtiene un resultado final de coincidencia. Validamos la eficacia de este método utilizando conjuntos de datos reales y sintéticos, y demostramos su rendimiento en comparación con otros algoritmos. Además, estudiamos el impacto de diferentes parámetros y confirmamos su escalabilidad.

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