一种用于大规模众包任务扩散的激励方法技术

本发明专利技术公开了一种用于大规模众包任务扩散的激励方法。该方法中，众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖过程。注册用户向众包平台提交一个含有报价的标书，众包平台根据历史记录为每个注册用户预测其影响力，并根据预测结果，按照边际影响力单位成本从注册用户中选出一批入选者，并计算每个注册用户的报酬。本发明专利技术所提的一种用于大规模众包任务扩散的激励方法满足计算有效性、个人理性和防欺骗性。本方法可广泛用于大规模众包任务的扩散中。

An incentive method for mass packet task diffusion

The invention discloses an incentive method for mass packet task diffusion. In this method, the public packet platform and the registered user are reflected as a reverse auction process. Registered users to submit a tender offer to contain Crowdsourcing platform, Crowdsourcing platform based on historical records for each registered user to predict its influence, and according to the forecast results, according to marginal influence unit cost is selected from registered users in a group of subjects, and calculate each registered user pay. An exciting method for mass packet task diffusion proposed by the invention satisfies computational effectiveness, personal rationality and deception. This method can be widely used in the diffusion of large mass packet tasks.

【技术实现步骤摘要】
一种用于大规模众包任务扩散的激励方法
本专利技术属于互联网和算法博弈论的交叉领域，尤其涉及一种用于大规模众包任务扩散的激励方法。
技术介绍
众包指的是一个公司或机构把过去员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包的优势在于利用个体，团队，社群的智慧去完成任务。近几年，众包广泛的运用在许多领域，如视频分析，智能城市，机器学习，信息检索，社交网络等领域。随着智能手机的普及，移动众包也逐渐成为满足大范围传感任务需求的一种有效方法。但是目前这些应用都假设有足够的参与者去执行众包任务，这往往不切实际，尤其对于一些具有大规模众包任务完成需求的众包平台。因此最有效的解决方法便是选取在社交网络中影响力较大的参与者去扩散众包任务，让更多的人参与其中。为了选取影响力较大的参与者，评估参与者在社交网络中的影响力是十分重要的。因为被选取扩散者需要消耗设备的能量、计算能力、存储空间、数据流量等去扩散众包任务，参与者需要得到一定数量的激励以抵消这些损失。众包任务扩散的成功实施取决于参与者数量以及影响力的大小，没有激励上述两点都得不到保证。因此，激励机制的设计在众包任务扩散中十分重要。本专利技术公开了一种用于大规模众包任务扩散的激励方法。该方法中，众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖过程。注册用户向众包平台提交一个含有报价的标书，众包平台根据历史记录为每个注册用户预测其影响力，并根据预测结果，按照边际影响力单位成本从注册用户中选出一批入选者，并计算每个注册用户的报酬。本专利技术所提的一种用于大规模众包任务扩散的激励方法满足计算有效性、个人理性和防欺骗性。本方法可广泛用于大规模众包任务的扩散中。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
中所涉及到的缺陷，提供一种用于大规模众包任务扩散的激励方法。本专利技术的技术解决方案是：考虑一个众包平台，该众包平台为一个社交网络网站拥有，并拥有一批注册用户，注册用户是整个社交网络用户的子集。当该众包平台发布一批大规模众包任务，而注册用户本身不足以完成该批任务。此时众包平台将从注册用户中选择一批用户，利用这些用户在社交网络中的影响力，在社交网路中扩散大规模众包任务。本专利技术专利在选择注册用户时，模拟独立级联扩散模型，采取注册用户的边际影响力单位成本作为指标，进行贪心选取。本专利技术所述一种用于大规模众包任务扩散的激励方法，众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖过程，步骤如下：步骤201：社交网络应用平台发布一个任务集合T＝{t1,...,tm}，对于每个任务tj∈T需要除注册用户以外的至少rj个人去完成，其中rj被称为任务tj的扩散因子；每个任务tj∈T都对应一个任务类型aj；步骤202：设众包平台注册用户集合为UR＝{1,2,...,n}，每个注册用户i∈UR提交一个标书Bi＝(Ti,bi)，其中为注册用户i愿意扩散的任务集合。bi为注册用户i执行任务集Ti中任务想要获得的最少报酬。步骤203：众包平台预测当任意注册用户i对其社交邻居v∈US扩散任务tj的时候的影响力其中US为所有注册用户的社交邻居减去注册用户本身之后的集合，设US的大小为q。注册用户i的社交网络邻居指注册用户i在社交网络中的好友。步骤204：众包平台计算入选者集合S；步骤205：众包平台计算每个用户i∈UR的报酬pi；步骤206：众包平台通知入选者，入选者在社交网络中进行任务扩散。步骤207：众包平台向入选者支付报酬。在步骤203中，众包平台预测当任意注册用户i对其社交邻居v∈US扩散任务tj的时候的影响力的步骤如下：步骤301：设ηi,v(aj)为二元变量，对于任意注册用户i及其社交邻居v，查找任务扩散的历史记录。当i曾经向v扩散任务，并且v最终执行了该任务，则令ηi,v(aj)＝1；否则令ηi,v(aj)＝0；步骤302：设Θv(aj)为所有满足ηi,v(aj)＝1的注册用户集合，即Θv(aj)＝{i|ηi,v(aj)＝1},i∈UR,v∈US；步骤303：若任意注册用户i在集合Θv(aj)中，则令否则令结束。在步骤204中，众包平台计算入选者集合S的步骤如下：步骤401：初始化入选者集合步骤402：检查每个任务tj随对应的扩散因子rj是否都为0；如果是，则返回集合S，结束；步骤403：从集合中UR\S寻找的值最小的用户i，其中k∈UR\S，步骤404：令S＝S∪{i}；步骤405：对所有Ti中的任务，更新扩散因子rj＝rj-min{rj,fj(S∪{i})-fj(S)}，执行步骤402。在步骤205中，众包平台计算每个用户i∈UR的报酬pi的步骤如下：步骤501：对任意用户i∈UR，令其报酬pi＝0；步骤502：对所有的入选者i∈S执行步骤503到步骤507；步骤503：令UR'←UR\{i},步骤504：检查每个任务tj随对应的扩散因子rj是否都为0；如果是，则执行步骤502；步骤505：从集合中UR'\S'寻找的值最小的用户ik，其中k∈UR'\S'，步骤506：令S'＝S'∪{ik}；令步骤507：对所有中的任务，更新扩散因子rj＝rj-min{rj,fj(S'∪{ik})-fj(S')}，执行步骤504；步骤508：返回所有用户的报酬向量p＝(p1,p2,...,pn)，结束。有益效果本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：1.首次为众包任务在社交网络环境下的扩散设计了激励方法，即使只有少量注册用户也可以通过扩散找到参与者，提高了任务的完成率；2.提供了一种预测注册用户影响力的方法，并选择影响力高的注册用户成为入选者，提高了任务扩散的效率；3.计算时间复杂度低，该激励方法中的反向拍卖的时间复杂度为O(n4mq)。是一个完全多项式时间方法，具有计算有效性；4.对任务扩散的激励方法是个人理性的，即平台支付给每个入选者的报酬数额一定大于等于该注册用户所需耗费的真实代价，因此对于吸引大量注册用户以及提高扩散效果有积极作用；5.该激励方法是防欺骗的，当其他注册用户都提交自身的真实的报价时，即使某个用户采取某种策略虚报报价，也不会使得该注册用户的效用变高，因此注册用户倾向于提交自身的真实的报价。防欺骗性对于防止市场垄断或者串通具有重要作用。附图说明图1是本专利技术中众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖执行流程；图2是本专利技术中众包平台预测当任意注册用户i对其社交邻居v∈US扩散任务tj的时候的影响力的执行流程；图3是本专利技术中众包平台计算入选者集合S的执行流程；图4是本专利技术中众包平台计算每个用户i∈UR的报酬pi的执行流程。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：本专利技术中社交网络应用平台根据用户提交的兼容用户集，将用户分成多个兼容用户组。然后选择入选者和计算每个入选者的报酬。名词说明：众包平台：一种将任务发布与互联网上，并从互联网上选择参与者完成任务的系统。本专利技术中众包平台隶属于某个社交网络网站，众包平台的注册用户是社交网络注册用户的子集。众包平台可以获得一定的社交网络信息，如社交网络的拓扑结构。入选者：由本专利技术基所提任务扩散激励机制选择出来的注册用户，是众包任务的最终扩散者。用户的效用：用户获得的报酬与付出的成本的差值。在防欺骗的激励方法中，用户的成本等于用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于大规模众包任务扩散的激励方法，其特征在于，众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖过程，步骤如下：步骤201：社交网络应用平台发布一个任务集合T＝{t1,...,tm}，对于每个任务tj∈T需要除注册用户以外的至少rj个人去完成，其中rj被称为任务tj的扩散因子；每个任务tj∈T都对应一个任务类型aj；步骤202：设众包平台注册用户集合为UR＝{1,2,...,n}，每个注册用户i∈UR提交一个标书Bi＝(Ti,bi)，其中

【技术特征摘要】
1.一种用于大规模众包任务扩散的激励方法，其特征在于，众包平台和注册用户之间体现为一个反向拍卖过程，步骤如下：步骤201：社交网络应用平台发布一个任务集合T＝{t1,...,tm}，对于每个任务tj∈T需要除注册用户以外的至少rj个人去完成，其中rj被称为任务tj的扩散因子；每个任务tj∈T都对应一个任务类型aj；步骤202：设众包平台注册用户集合为UR＝{1,2,...,n}，每个注册用户i∈UR提交一个标书Bi＝(Ti,bi)，其中为注册用户i愿意扩散的任务集合；bi为注册用户i执行任务集Ti中任务想要获得的最少报酬；步骤203：众包平台预测当任意注册用户i对其社交邻居v∈US扩散任务tj的时候的影响力其中US为所有注册用户的社交邻居减去注册用户本身之后的集合，设US的大小为q；注册用户i的社交网络邻居指注册用户i在社交网络中的好友；步骤204：众包平台计算入选者集合S；步骤205：众包平台计算每个用户i∈UR的报酬pi；步骤206：众包平台通知入选者，入选者在社交网络中进行任务扩散；步骤207：众包平台向入选者支付报酬。2.如权利要求1所述的一种用于大规模众包任务扩散的激励方法，其特征在于，在步骤203中，众包平台预测当任意注册用户i对其社交邻居v∈US扩散任务tj的时候的影响力的步骤如下：步骤301：设ηi,v(aj)为二元变量，对于任意注册用户i及其社交邻居v，查找任务扩散的历史记录；当i曾经向v扩散任务，并且v最终执行了该任务，则令ηi,v(aj)＝1；否则令ηi,v(aj)＝0；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳，饶正强，徐力杰，王磊，戴华，徐小龙，李涛，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32