随着互联网及知识经济的高速发展,众包由于其开放式的资源聚集和低成本等优点获得了快速发展。但一方面,现有的众包平台均为中心化众包平台,其中心化的架构机制使得众包活动的公平性、隐私性和可靠性很难得到保障。另一方面,任务分配算法是众包的重要研究方向,关系到众包任务能否被按时且高质量地完成。针对以上问题,本文主要的研究成果如下:1)以数据标注类众包为例,基于现有的去中心化应用部署框架Edgence,提出了一种去中心化众包平台应用,并对平台的架构和机制进行了详细.设计。在该去中心化众包平台中,存在主节点和用户两种实体。主节点的本质是一种部署在边缘服务器上的,上层构建了去中心化众包应用的区块链节点。主节点在众包交易中承担去中心化中介方的角色。该平台降低了众包活动对单一中介方的依赖,提高了众包活动的可靠性、隐私性和机制公平性。2)将去中心化众包平台中主节点的任务承接与分配过程这一全新的应用场景建模为在线学习问题。首先引入汤普森采样算法进行用户的接包方特征构建。其次提出最大化期望收益的任务承接算法,基于用户空闲时间、信用值及其擅长领域与任务专业领域的匹配程度进行任务期望收益预估,再基于预估值实现最大化期望收益的任务承接决策。之后提出最大化期望收益的任务分配算法,建立以已承接任务集合和下辖用户集合为顶点集合,以任务收益预估值为边权的加权二分图,引入Kuhn-Munkres算法进行最优匹配求解。最后通过仿真实验,证明了本文提出的算法在任务完成率、任务完成质量和主节点平均收益指标上的性能优越性。