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寻找平衡专家工作量和任务覆盖范围的团队(AL)

在线劳动力市场(如Freelancer,Guru和Upwork)的兴起引发了很多有关团队形成的研究,其中获得不同技能的专家组成团队来完成任务。该工作线的核心思想是严格要求分配给完成特定任务的专家团队应包含任务所需技能的超集。但是,在许多应用程序中,所需技能通常是发布任务的实体的愿望清单,并非所有技能都是绝对必要的。因此,在我们的设置中,我们放宽了全部覆盖范围的要求,并允许任务由组成的团队部分覆盖,假设任务完成的质量与每个任务所涵盖技能的比例成正比。同时,我们假设当需要执行多个任务时,专家的工作量越少,性能就越好。我们将这两个高级目标结合在一起,并定义了BalancedTA问题。我们还考虑了此问题的一般化,其中每个任务都包含必需和可选技能。在这种情况下,我们的目标是相同的,即必须涵盖所有必需的技能。从技术角度来看,我们证明了BalancedTA问题(及其变体)是NP难题的,并且设计有效的启发式方法可以在实践中解决该问题。使用来自三个在线市场(Freelancer,Guru和Upwork)的真实数据集,我们演示了方法的效率和框架的实用性。我们还考虑了此问题的一般化,其中每个任务都包含必需和可选技能。在这种情况下,我们的目标是相同的,即必须涵盖所有必需的技能。从技术角度来看,我们证明了BalancedTA问题(及其变体)是NP难题的,并且设计有效的启发式方法可以在实践中解决该问题。使用来自三个在线市场(Freelancer,Guru和Upwork)的真实数据集,我们演示了方法的效率和框架的实用性。我们还考虑了此问题的一般化,其中每个任务都包含必需和可选技能。在这种情况下,我们的目标是相同的,即必须涵盖所有必需的技能。从技术角度来看,我们证明了BalancedTA问题(及其变体)是NP难题的,并且设计有效的启发式方法可以在实践中解决该问题。使用来自三个在线市场(Freelancer,Guru和Upwork)的真实数据集,我们演示了方法的效率和框架的实用性。我们证明了BalancedTA问题(及其变体)是NP难题的,并设计了有效的启发式方法以在实践中解决该问题。使用来自三个在线市场(Freelancer,Guru和Upwork)的真实数据集,我们演示了方法的效率和框架的实用性。我们证明了BalancedTA问题(及其变体)是NP难题的,并设计了有效的启发式方法以在实践中解决该问题。使用来自三个在线市场(Freelancer,Guru和Upwork)的真实数据集,我们演示了方法的效率和框架的实用性。

原文题目:Finding teams that balance expert load and task coverage

原文:The rise of online labor markets (e.g., Freelancer, Guru and Upwork) has ignited a lot of research on team formation, where experts acquiring different skills form teams to complete tasks. The core idea in this line of work has been the strict requirement that the team of experts assigned to complete a given task should contain a superset of the skills required by the task. However, in many applications the required skills are often a wishlist of the entity that posts the task and not all of the skills are absolutely necessary. Thus, in our setting we relax the complete coverage requirement and we allow for tasks to be partially covered by the formed teams, assuming that the quality of task completion is proportional to the fraction of covered skills per task. At the same time, we assume that when multiple tasks need to be performed, the less the load of an expert the better the performance. We combine these two high-level objectives into one and define the BalancedTA problem. We also consider a generalization of this problem where each task consists of required and optional skills. In this setting, our objective is the same under the constraint that all required skills should be covered. From the technical point of view, we show that the BalancedTA problem (and its variant) is NP-hard and design efficient heuristics for solving it in practice. Using real datasets from three online market places, Freelancer, Guru and Upwork we demonstrate the efficiency of our methods and the practical utility of our framework.

原文作者:Sofia Maria Nikolakaki, Mingxiang Cai, Evimaria Terzi

原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.04428

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