1.一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，所述众包任务分配方法包括以下步骤：
步骤一：初始化用户隐身区域，生成以用户为中心的正方形区域，在区域内随机选择一个点，以该随机点为中心生成面积大小相同的正方形区域；
步骤二：对步骤一中初始化后的正方形区域进行网格划分，并计算每个网格的信息量；
步骤三：依次删除信息量最低的网格，并在初始化后的正方形区域边界的相邻网格中选择信息量最高的网格进行替换扩充，得到可变换的区域大小相同且具有最大信息量的连续隐身区域；
步骤四：众包任务服务器根据用户提交的正方形区域和任务请求者提交的任务信息，计算该任务分配过程中的用户期望距离；
步骤五：设计任务分配的贪心算法，平台选择用户期望距离最小的有限分配，直到选出满足任务请求者需求的所有用户。
2.根据权利要求1所述的一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，步骤一中包括以下步骤：
步骤一一：用户根据实际位置信息及个性化的隐身范围大小，生成一个以实际位置为中心的正方形区域；
步骤一二：在该正方形区域中随机选取一个点，以该点为中心，生成与步骤一一生成的正方形区域大小相同的正方形区域，记为c。
3.根据权利要求1所述的一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，步骤二中包括以下步骤：
步骤二一：根据用户定义的网格粒度，对区域c进行网格划分，形成若干单元网格；
步骤二二：对区域c中的单元网格进行编号，并记录区域c中单元网格的中心点位置，标记边界网络；
步骤二三：对区域c中单元网格进行信息量的计算。
4.根据权利要求1所述的一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，步骤三中包括以下步骤：
步骤三一：找到当前区域c中信息量最小的网格gird_min，该网格不是用户真实位置所在网格，同时该网格不是当前区域c中任意网格的唯一相邻网格；
步骤三二：找到当前区域c中边界网格的相邻网格中信息量最大的网格gird_e_max；
步骤三三：如果gird_e_max的信息量大于gird_min的信息量，将网格gird_min从c中删除，将网格gird_e_max添加到区域c，从而将区域c更新并更新边界信息，之后返回步骤三一，直至gird_e_max的信息量小于或等于gird_min的信息量，得到最终的隐身区域。
5.根据权利要求1所述的一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，步骤四中，具体的：众包任务服务器根据用户提交的隐私区域和任务请求者提交的任务信息，计算用户到任务的期望距离，平台根据任务t请求者提交的位置信息lt和用户最大旅行距离参数rmax，生成一个以lt为中心，半径为rmax圆形区域at，并计算该用户到任务点的期望距离d：
其中ai为at与步骤三中所述区域c的交叉区域，dist(z,lt)表示点z到lt的距离，f(z)为区域c中点的密度函数，为均匀分布概率密度函数。
6.根据权利要求1所述的一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，其特征在于，步骤五中包括以下步骤：
步骤五一：在满足d小于rmax的所有符合条件的wt个用户中选取nt个期望距离最小的用户；
步骤五二：发送任务选择信息给对应用户；
步骤五三：用户限时返回参与该任务的确认信息；
步骤五四：当前确认参与该任务的用户总数量为n’t，不参与该任务的用户总数量w’t；
步骤五五：当n’t＝nt时，完成任务分配；当wt-w’t<nt时，取消该任务，并向用户发送任务取消信息；否则选择令nt＝nt-n’t个期望距离最小的用户发送任务选择信息并执行步骤五一，直到满足n’t＝nt或wt-w’t<nt。