《中國人工智能學會通訊》——12.21 品質控制

品質控制問題在傳統衆包中被廣泛研究[29-30] ，并在時空衆包領域面臨新的挑戰。一方面，與傳統衆包中的品質控制相似，一些時空衆包任務由多位衆包參與者重複完成時，則可通過對不同參與者的回報進行彙聚來控制最終結果的品質。但在時空衆包中，參與者通常受到空間服務範圍的限制，是以在結果彙聚過程中還需考慮空間資訊對結果彙聚品質的影響。另一方面，許多時空衆包任務實時性要求較高，而參與者移動到任務所在位置的時間消耗對任務的完成品質或任務發起者的滿意度都有較大影響。是以，這種由移動時間引起的延遲也是時空衆包品質控制面臨的新挑戰。下面分别介紹針對上述兩類問題的時空衆包品質控制方法。

（1）基于結果彙聚的品質控制

該類研究旨在對不同衆包參與者的回報進行有效彙聚，彙聚結果通常受兩類因素影響：參與者的可靠性和結果彙聚機制。傳統衆包研究已廣泛涉及如何估計參與者的可靠性[31-32] ，而在時空衆包環境下，如何将空間資訊有效內建至衆包結果彙聚機制中是目前研究的重點。具體而言，對于每個衆包任務給定一組衆包參與者，根據參與者曆史表現評估其完成任務的可靠性，研究的核心問題通常為使得至少一位或超過半數參與者正确完成該任務的機率超過某一門檻值[22] 。

（2） 基于時空限制的品質控制

實時性時空衆包應用通常将完成任務所需的時間開銷視為其品質控制的關鍵名額。如在實時專車服務平台如滴滴出行中，當司機 ( 衆包參與者 ) 接單後，其接到乘客的時間花費将直接影響該乘客的使用者體驗。文獻 [25] 提出動态線上最小化二分圖權值和比對模型來解決上述問題。在該模型下，衆包任務随機釋出在平台，平台需立即決定将此任務配置設定給某位目前線上的衆包參與者或令該任務等待後續出現的參與者。為優化衆包參與者抵達衆包任務位置的時間，每項衆包任務與其比對參與者間的時空距離成為此類時空衆包任務品質控制的最終目标。