一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法技术方案

本发明专利技术公开了一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法。该方法首先由平台发布任务，工人通过移动设备的GPS获取自己位置信息并上传至平台可成为候选人；平台先通过工人与任务地点间的距离进行一次筛选，然后根据工人可信度进行二次筛选，在预算有限的条件下雇佣可信度高的工人，确保任务完成质量。然后平台根据雇佣工人的可信度评估其预期贡献，根据工人上传的观测数据估测任务真值并评估工人的实际贡献。最后平台依据贡献大小成比例的进行奖赏分配，且比较每个工人的预期贡献和实际贡献，只有当实际贡献不少于预期贡献时，工人才可以获得最大奖赏，以此激励工人参与并且防止工人为了获取报酬的恶意欺骗行为。

An Incentive Mechanism Implementation Method Based on Worker's Credibility in Mobile Crowdsourcing System

【技术实现步骤摘要】
一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法
本专利技术涉及一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，属于数据挖掘领域。
技术介绍
近年来，移动设备的快速发展也促进了移动众包技术的进步，随着智能终端设备嵌入的传感器种类趋于丰富，功能日益强大，使得移动终端成为一个便携、高效的数据采集装置。并且也产生了许多移动众包感知的应用。在移动众包系统中，工人需要前往一个特定的地点执行众包任务，如何激励用户参与且保证任务完成质量已经成为了一个热门研究话题。由于众包工人完成众包任务会有一定的成本损耗(时间，设备能源等)，平台需要给予工人一定的奖赏(金钱，游戏币等其他形式)激励工人参与到众包任务中，目前激励机制的设计主要基于反向拍卖和博弈论，使得平台或工人利益最大化，很少考虑到工人的恶意欺骗行为，本机制通过支付达到预期贡献的工人最大报酬以激励工人参与且可防止工人恶意欺骗行为。在任务质量问题上，大多机制通过在预算下雇佣可信度最高的工人保证任务质量，但是仅仅用信誉度来作为工人可信度的衡量标准。本机制不仅考虑了工人信誉度还考虑了工人与任务之间的距离对工人可信度的影响，有效提高机制的实用性。
技术实现思路
本专利技术提供了一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，该方法帮助众包平台根据工人的可信度自动雇佣最可靠的工人以确保任务完成质量，与此同时，众包工人只有实际贡献不少于预期贡献时才能获得最大的奖赏，以激励工人提供高质量数据，防止工人的恶意欺骗行为。该方法还通过估测任务真值来帮助评估工人的实际贡献。为实现上述目的，本专利技术提供一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：工人雇佣，平台发布众包任务，根据任务地点和工人位置之间的距离以及工人的信誉度进行工人的筛选和雇佣，并确定任务预算和评估工人的预期贡献；步骤2：贡献评估，平台根据工人提交的数据，估测任务真值，并根据工人提交的数据和估测的真值数据之间的距离评估工人的实际贡献；步骤3：奖赏分配和信誉度更新，工人的奖赏分配和工人的实际贡献成比例，贡献大的工人奖赏越大，且对于每一个工人比较其预期贡献和实际贡献，若实际贡献大于等于预期贡献，则工人获得最大奖赏，否则工人无法获得最大奖赏；同时更新工人的信誉度。进一步地，所述步骤1中工人雇佣的具体方法如下：步骤1-1：平台发布众包任务τ，该任务特征由一个二元组的形式表示其中是一个二维向量，表示任务τ在二维空间中的坐标；Rτ表示雇佣工人的位置与任务地点之间的最远距离；步骤1-2：在平台注册的用户可以通过移动设备的蜂窝网络与平台进行通信，对该任务有兴趣的用户上传自己的位置信息表示用户在二维空间中的坐标，即可成为该任务的候选工人i，i∈U＝{1，2，3...M}，U为候选工人集合，其中M≥2：步骤1-3：平台根据候选工人的位置和任务地点之间的欧几里得距离进行一次筛选，若则工人i通过一次筛选，令U′表示通过一次筛选的工人集合；步骤1-4：对工人进行二次筛选以及对雇佣工人预期贡献进行评估，并确定任务预算。进一步地，所述步骤1-4中确定任务预算的具体方法为：步骤1-4-1：平台获取工人i∈U′＝{1，2，3...N}的信誉度ri，0≤ri≤1，计算工人的可信度并按降序进行排序，其中是折扣函数；步骤1-4-2：可信度最高的两个工人直接被平台雇佣，即初始化集合S＝{1，2}，剩余的工人按降序顺序依次进行如下操作：若工人编号i≤|U′|且工人i的可信度则雇佣该工人，更新集合S＝SU{i}；否则不雇佣该工人，不更新集合S；其中S表示最终雇佣工人的集合，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度；步骤1-4-3：根据最终雇佣工人的集合确定预算其中B表示任务总赏金，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度；步骤1-4-4：计算每一位工人i∈U′的预期贡献，若工人i∈S，则预期贡献其中S表示最终雇佣工人的集合，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度，B表示任务总赏金；若工人则进一步地，所述步骤1-4-1中，可信度ci表示工人i提供高质量数据的可靠程度，通常受工人的信誉度和工人与任务地点之间的距离的影响；折扣函数表示工人与任务地点之间的距离对工人可信度的影响，D是给定区域的直径，进一步地，所述步骤2中工人的贡献评估的具体方法如下：步骤2-1：最终雇佣的所有工人i∈S完成任务τ后，上传自己的观测数据O＝{o1，o2，o3...oK}，平台计算观测数据O＝{o1，o2，o3...oK}的标准差stdO；步骤2-2：初始化任务估测真值oτ为一个随机值，初始化工人i∈S的实际贡献ωi＝0；步骤2-3：计算工人i∈S的实际贡献：其中，ωi表示工人i实际贡献，oj表示工人j的观测数据，oτ表示任务估测真值，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度，stdO表示平台计算观测数据O的标准差，oi表示工人i提交的观测数据；步骤2-4：计算任务估测真值oτ：其中，ωj表示工人j的实际贡献，oj表示工人j的观测数据。步骤2-5：迭代执行步骤2-3和步骤2-4直到达到收敛条件|oτ-oτ′|＜∈，其中oτ表示本轮迭代计算出的任务估测真值，oτ′表示上一轮迭代计算出的估测真值，∈表示收敛阈值，取10-4或10-5，输出最后的任务估测真值oτ和工人实际贡献的集合Ω＝{ω1，ω2，ω3...ωK}；步骤2-6：对工人实际贡献ωi∈Ω进行归一化：其中，ωj表示工人j的实际贡献。进一步地，所述步骤3中工人的奖赏分配和信誉度更新的具体方法如下：步骤3-1：奖赏分配，工人的奖赏分配和工人的实际贡献成比例，对于工人i∈S，比较工人的实际贡献ωi和预期贡献若则分配给该工人的奖赏为若则分配给工人的奖赏为用下式表示：其中，pi表示工人i所得奖赏，ωi表示工人i实际贡献，表示工人i预期贡献，B表示任务总赏金，ωj表示工人j的实际贡献，ci表示工人i可信度。步骤3-2：信誉度更新，用户在平台注册后，平台会给用户分配一个初始信誉r0，每次完成任务后，平台通过比较工人的实际贡献ωi和预期贡献若则相应提高工人的信誉度，若则相应降低工人的信誉度，具体公式如下：其中0≤α≤1，表示信誉度调整的敏感度，r′i表示更新后的工人i信誉度，ri表示更新前的工人i的信誉度，ωi表示工人i实际贡献，表示工人i预期贡献。有益效果：1.本专利技术在定义工人可信度时不仅考虑了工人的信誉度还考虑了工人与任务地点之间的距离，工人的信誉度代表了工人历史任务的完成情况，信誉度高的工人提供的数据质量要高于信誉度低的工人，当工人信誉度相同时，距离任务地点近的工人提供的数据质量要高于距离任务地点远的工人。然后可以帮助平台自动雇佣可信度高的工人确保任务完成的质量。2.本专利技术根据工人实际贡献成比例的进行奖赏分配，且通过工人的可信度计算出工人的预期贡献，工人只有当实际贡献不小于预期贡献时才可以获得最大的奖赏，以此激励工人参与和防止工人为获取奖赏而采取的恶意欺骗行为。附图说明图1为本专利技术的整体系统流程图；图2为本专利技术的系统结构图；图3为本专利技术的工人雇佣流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本专利技术的整体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：工人雇佣，平台发布众包任务，根据任务地点和工人位置之间的距离以及工人的信誉度进行工人的筛选和雇佣，并确定任务预算和评估工人的预期贡献；步骤2：贡献评估，平台根据工人提交的数据，估测任务真值，并根据工人提交的数据和估测的真值数据之间的距离评估工人的实际贡献；步骤3：奖赏分配和信誉度更新，工人的奖赏分配和工人的实际贡献成比例，贡献大的工人奖赏越大，且对于每一个工人比较其预期贡献和实际贡献，若实际贡献大于等于预期贡献，则工人获得最大奖赏，否则工人无法获得最大奖赏；同时更新工人的信誉度。

【技术特征摘要】
1.一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：工人雇佣，平台发布众包任务，根据任务地点和工人位置之间的距离以及工人的信誉度进行工人的筛选和雇佣，并确定任务预算和评估工人的预期贡献；步骤2：贡献评估，平台根据工人提交的数据，估测任务真值，并根据工人提交的数据和估测的真值数据之间的距离评估工人的实际贡献；步骤3：奖赏分配和信誉度更新，工人的奖赏分配和工人的实际贡献成比例，贡献大的工人奖赏越大，且对于每一个工人比较其预期贡献和实际贡献，若实际贡献大于等于预期贡献，则工人获得最大奖赏，否则工人无法获得最大奖赏；同时更新工人的信誉度。2.根据权利要求1所述的一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，其特征在于，所述步骤1中工人雇佣的具体方法如下：步骤1-1：平台发布众包任务τ，该任务特征由一个二元组的形式表示其中是一个二维向量，表示任务τ在二维空间中的坐标；Rτ表示雇佣工人的位置与任务地点之间的最远距离；步骤1-2：在平台注册的用户可以通过移动设备的蜂窝网络与平台进行通信，对该任务有兴趣的用户上传自己的位置信息表示用户在二维空间中的坐标，即可成为该任务的候选工人i,i∈U＝{1,2,3…M},U为候选工人集合，其中M≥2；步骤1-3：平台根据候选工人的位置和任务地点之间的欧几里得距离进行一次筛选，若则工人i通过一次筛选，令U′表示通过一次筛选的工人集合；步骤1-4：对工人进行二次筛选以及对雇佣工人预期贡献进行评估，并确定任务预算。3.根据权利要求2所述的一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法，其特征在于，所述步骤1-4中确定任务预算的具体方法为：步骤1-4-1：平台获取工人i∈U′＝{1,2,3…N}的信誉度ri，0≤ri≤1，计算工人的可信度并按降序进行排序，其中是折扣函数；步骤1-4-2：可信度最高的两个工人直接被平台雇佣，即初始化集合S＝{1,2},剩余的工人按降序顺序依次进行如下操作：若工人编号i≤|U′|且工人i的可信度则雇佣该工人，更新集合S＝S∪{i}；否则不雇佣该工人，不更新集合S；其中S表示最终雇佣工人的集合，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度；步骤1-4-3：根据最终雇佣工人的集合确定预算其中B表示任务总赏金，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度；步骤1-4-4：计算每一位工人i∈U′的预期贡献，若工人i∈S，则预期贡献其中S表示最终雇佣工人的集合，cj表示集合S中编号为j的工人的可信度，B表示任务总赏金；若工人则4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉峰，谢阳，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32