論文の概要: Optimal Team Recruitment Strategies for Collaborative Mobile
Crowdsourcing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11512v2
- Date: Tue, 28 Apr 2020 02:51:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 06:21:38.627404
- Title: Optimal Team Recruitment Strategies for Collaborative Mobile
Crowdsourcing Systems
- Title（参考訳）: 協調型モバイルクラウドソーシングシステムのための最適チームリクルート戦略
- Authors: Aymen Hamrouni, Hakim Ghazzai, Turki Alelyani, and Yehia Massoud
- Abstract要約: 協調的なモバイルクラウドソーシングフレームワークのための2つの採用戦略を開発する。
最初の提案された戦略は、プラットフォームの知識を活用してチームを形成するプラットフォームベースのアプローチである。
第2のアプローチは、チームメンバのソーシャルネットワーク(SN)隣人に関する知識を使用して、適切なチームを募集するグループリーダを指定する、リーダベースのアプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4209473797379666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The wide spread of mobile devices has enabled a new paradigm of innovation
called Mobile Crowdsourcing (MCS) where the concept is to allow entities, e.g.,
individuals or local authorities, to hire workers to help from the crowd of
connected people, to execute a task or service. Some complex tasks require the
collaboration of multiple workers to ensure its successful completion. In this
context, the task requester needs to hire a group of socially connected and
collaborative workers that, at the same time, have sufficient skills to
accomplish the task. In this paper, we develop two recruitment strategies for
collaborative MCS frameworks in which, virtual teams are formed according to
four different criteria: level of expertise, social relationship strength,
recruitment cost, and recruiter's confidence level. The first proposed strategy
is a platform-based approach which exploits the platform knowledge to form the
team. The second one is a leader-based approach that uses team members'
knowledge about their social network (SN) neighbors to designate a group leader
that recruits its suitable team. Both approaches are modeled as integer linear
programs resulting in optimal team formation. Experimental results show a
performance trade-off between the two virtual team grouping strategies when
varying the members SN edge degree. Compared to the leader-based strategy, the
platform-based strategy recruits a more skilled team but with lower SN
relationships and higher cost.
- Abstract（参考訳）: モバイルデバイスの普及により、モバイルクラウドソーシング(MCS)と呼ばれる新しいイノベーションのパラダイムが実現され、個人や地方当局といった団体が、ネットワークに接続された人々の群衆から労働者を雇い、タスクやサービスを実行することが可能になる。
いくつかの複雑なタスクは、成功を保証するために複数のワーカーの協力を必要とします。
この文脈では、タスク要求者は、そのタスクを達成するのに十分なスキルを持つ社会的に結びついた協力的な労働者のグループを雇う必要がある。
本稿では,協調型MCSフレームワークのための2つの採用戦略を開発し,専門知識のレベル,社会的関係の強さ,採用コスト,採用者の信頼度という4つの基準に従って仮想チームを形成する。
最初の提案された戦略は、プラットフォームの知識を活用してチームを形成するプラットフォームベースのアプローチである。
第2のアプローチは、チームメンバのソーシャルネットワーク(SN)隣人に関する知識を使用して、適切なチームを募集するグループリーダを指定する、リーダベースのアプローチである。
どちらのアプローチも整数線形プログラムとしてモデル化され、最適なチーム形成をもたらす。
実験結果から,2つの仮想チームのグループ化戦略間で,メンバーSNエッジ度が変化する場合のパフォーマンス上のトレードオフが示された。
リーダーベースの戦略と比較すると、プラットフォームベースの戦略はより熟練したチームを採用するが、SN関係は低く、コストも高い。
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