2023年无线电工程第53卷第1期199doi:10．3969/j．issn．1003－3106．2023．01．026引用格式:王鑫，乔少杰，杨国平，等．一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架［J］．无线电工程，2023，53(1):199－208．［WANGXin，QIAOShaojie，YANGGuoping，etal．ATaskAllocationFrameworkinSpatialCrowdsourcingBasedonInternetofVehiclesAssistedPositivitySensing［J］．ＲadioEngineering，2023，53(1):199－208．］一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架王鑫，乔少杰*，杨国平，林羽丰，翁越男，吴凌淳，陈琴，高瑞玮(成都信息工程大学软件工程学院，四川成都610225)摘要:针对大多数空间众包(SpatialCrowdsourcing，SC)中任务分配算法缺乏考虑工人主观积极性的影响，提出了一种利用车联网(InternetofVehicles，IoV)技术辅助积极性感知的SC任务分配框架(TaskAllocationFrameworkinSpatialCrowdsourcingBasedonInternetofVehiclesAssistedPositivitySensing，IOV-SCA)来甄别消极工人并进行任务分配。IOV-SCA模型分为2个阶段:第1阶段利用部署在路侧单元上的Bi-PSM模型(PositivitySensingModelBasedonBiLSTM)来挖掘消极工人，旨在利用加入注意力机制的BiLSTM模型计算工作停滞时间并与给定阈值比较，从而辨别工人的积极性;第2阶段利用部署在云服务器上的PS-TAA算法(TaskAllocationAlgorithmBasedonPositivitySensing)进行任务分配，旨在激励工人的同时满足系统效用最大化。在真实数据集上进行大量对比实验，结果表明，IOV-SCA模型有效提高了任务分配的效率并且较其他代表性算法可提供更优的分配结果。关键词:车联网;空间众包;积极性感知;任务分配中图分类号:TN929．5文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003－3106(2023)01－0199－10ATaskAllocationFrameworkinSpatialCrowdsourcingBasedonInternetofVehiclesAssistedPositivitySensingWANGXin，QIAOShaojie*，YANGGuoping，LINYufeng，WENGYuenan，WULingchun，CHENQin，GAOＲuiwei(SchoolofSoftwareEngineering，ChengduUniversityofInformationTechnology，Chengdu610225，China)Abstract:Tosolvetheproblemthatmosttaskallocationalgorithmsinspatialcrowdsourcingconsidertheinfluenceoflackofworker＇ssenseofpositivity，ahybridframeworkcalledIOV-SCA(TaskAllocationFrameworkinSpatialCrowdsourcingBasedonInternetofVehiclesAssistedPositivitySensing)ispro...
