近年来,随着计算机和通信技术的迅速发展,现实生活场景中涌现了不同的时空众包平台,例如滴滴、美团外卖等。不同于传统的众包平台,时空众包平台在任务分配阶段需要获取众包工人的真实位置以实现有效的任务分配。由于大多数时空众包平台是不可信的,众包工人的位置信息容易泄露,导致工人不愿意参与任务分配。因此,在时空众包中保护工人的位置隐私显得尤为重要。除了工人位置外,任务位置在分配阶段也应被保护,因为众包平台可能会通过任务分配结果以及任务信息推断出众包工人的位置信息。此外,在保护位置隐私的同时如何保证任务分配的质量也是时空众包研究中的一个关键问题。本文研究如何在保护空间任务和众包工人位置隐私的前提下保证任务分配质量,提出了基于位置隐私保护的时空众包任务分配方法,主要研究工作如下:（1）提出基于位置转换与空间匿名技术的位置隐私保护算法。首先基于位置转换方式转换空间任务和众包工人的位置信息以同时保护任务和工人的位置隐私,在此基础上,基于众包工人的分布,采用基于聚类以及添加噪声数据的方式实现空间匿名技术以进一步保护众包工人的位置隐私。（2）提出位置隐私保护下基于众包工人类型的两阶段任务分配方法。首先,基于众包工人移动距离与众包工人类型定义了众包工人综合效益;其次,提出在保护位置隐私的条件下以最大化众包工人综合效益为目标的两阶段任务分配方法。首先基于位置隐私保护获得与任务匹配的初始众包工人集;之后通过分析众包工人已完成的历史任务数据对众包工人类型进行划分,并基于众包工人类型及历史任务数据预测众包工人接受任务概率或者期望报酬值以获得众包工人综合效益;最后以最大化众包工人综合效益为目标进行任务分配。（3）选择真实数据集作为实验数据集,分别对提出的位置隐私保护算法和任务分配算法进行实验验证,实验结果表明了本文方法的有效性。