基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备技术方案

本公开实施例中提供了一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：群智感知平台发布任务集合；将所述感知任务数据划分为高质量感知任务和低质量感知任务并生成不同质量的感知任务对应的奖金值；发布任务类型选择计算规则；报酬支付选择计算规则，在报酬支付选择中引入贴现函数，平台设置跨期时间和调度成本影响不同时间的贴现效用；根据用户提交的任务数据，迭代计算该类型任务的数据真值后平台根据用户提交的数据质量与数据真值的差值计算出用户的数据质量；根据用户报酬支付选择的方式，计算出用户的最终报酬，包括任务值和数据质量奖金。通过本公开的方案，在减低平台成本的条件下提高数据质量。的条件下提高数据质量。的条件下提高数据质量。

【技术实现步骤摘要】
基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备


[0001]本公开实施例涉及计算
，尤其涉及一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]目前，群智感知是以人为中心的感知，个体和群体通过有意识或无意识的协作，完成大规模、复杂的感知任务，例如医疗健康、智能交通、城市管理及社交服务等。群智感知应用的发展离不开参与者的参与。在一些基于位置的大型的感知任务中，譬如对噪音污染情况、城市基础设施故障等城市特定区域异常情况进行监测时，为了得到较为准确的结果，往往需要大范围的收集数据，数据质量是群智感知研究中的关键问题，因此合适的机制来激励用户提交高质量的感知数据很重要。目前，研究主要集中在通过向用户支付报酬来提高数据质量，但仍然存在以下问题：1)当前研究假设用户通过传统的期望效用理论来决策，即用户在做出决策时是依赖绝对的收益或是损失，用户只有在参加任务的报酬高于其成本(即绝对收益大于0)时，才会决定参与任务或是提交高低质量的数据。2)当前研究默认用户的时间偏好性是一致的。时间偏好是指对于相同的消费束，行为主体总是偏好现在甚于将来。时间偏好一致性表现在参与者制定了效用最大化的方案后，将一直执行该方案。平台向任务参与者支付报酬时并不考虑用户接受报酬的时间点对于他们的直接影响，只考虑报酬的绝对价值的高低。
[0003]然而行为经济学表明了上述两个假设存在问题：1)行为经济学确定效应表明在具有不确定性的情况下，用户根据价值函数和决策权重函数的乘积进行决策而不是期望效用值。不确定性是指决策者对于未来的收益和损失等的分布范围和状态是不能确知的；2)行为经济学跨期选择理论表明用户的时间偏好性存在不一致性，即用户在行为选择中的所处的时间点会影响到其的偏好性进而影响到最终决策。
[0004]可见，亟需一种在减低平台成本的条件下提高数据质量的基于确定效应和跨期选择的质量提高方法。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本公开实施例提供一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法、系统及设备，至少部分解决现有技术中存在平台成本高和数据质量较差的问题。
[0006]第一方面，本公开实施例提供了一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法，包括：
[0007]步骤1，群智感知平台发布任务集合，其中，任务属性包括任务有效时间，任务质量等级和任务价值；
[0008]步骤2，根据用户提交的感知任务数据质量与数据真值的差值，将所述感知任务数据划分为高质量感知任务和低质量感知任务并生成不同质量的感知任务对应的奖金值；
[0009]步骤3，发布任务类型选择计算规则，在任务类型选择中引入价值函数和决策权重
函数，将奖金预期值代入平台发布的价值函数计算损失值，不同质量任务的获奖概率代入平台发布的决策权重函数求出实际的获奖概率，最后将决策权重函数和价值函数相乘得到前景值并根据前景值对任务进行排序；
[0010]步骤4，报酬支付选择计算规则，在报酬支付选择中引入贴现函数，平台设置跨期时间和调度成本影响不同时间的贴现效用；
[0011]步骤5，根据用户提交的任务数据，迭代计算该类型任务的数据真值后平台根据用户提交的数据质量与数据真值的差值计算出用户的数据质量；
[0012]步骤6，根据用户报酬支付选择的方式，计算出用户的最终报酬，包括任务值和数据质量奖金。
[0013]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤2中不同类型的感知任务对应的奖金值的计算公式为
[0014][0015]其中H
h
为当前第h轮所有感知任务的总报酬，为当前轮次感知任务的预期总报酬，|W|为用户总人数，用户w
i
的感知数据与真值的距离作为数据质量并定义为ω的概率能够获得的奖励，1
‑
ω的概率获得的奖励为0；
[0016][0017]用户w
i
的感知数据与真值的距离定义为奖金为：
[0018][0019]其中ζ为确定因子，ζ∈(0，1)。
[0020]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤3中不同质量的感知任务对应的获奖概率的计算方法包括：
[0021]用户w
i
的数据质量到中，平台对用户w
i
得到的质量奖励设定一个不确定的概率，用户w
i
获得质量奖励的概率为为
[0022][0023]其中其中代表范围内获得奖励的最大概率。
[0024]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述奖金预期值为
[0025][0026]其中，υ是质量转化为报酬系数，e
‑
rT
是用w
i
的提升能力因子，而T为一轮感知任务的有效时间，r为用户w
i
完成感知任务的执行能力，为获得不确定性质量奖励的质量阈
值，Ν(.)为正态分布变量的累计概率分布函数，是变动一单位对的影响，描述了对的敏感度，表示用户w
i
达到质量阈值的概率，表示用户w
i
数据质量的初始值，默认为用户w
i
上一轮的数据质量。
[0027]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述前景值包括高质量感知任务对应的前景值和低质量感知任务对应的前景值，其中，
[0028]高质量任务的前景值为
[0029][0030]低质量任务的前景值为
[0031][0032]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤5之后，所述方法还包括：
[0033]平台设定一个平台调度成本费用η
i
和平台验收其他用户的数据用户w
i
等待时间τ
i
，平台为用户w
i
提供两种报酬选择：
[0034]A.用户w
i
选择立即验收感知数据，则平台需要改变此时验收数据的顺序，那么平台需要调度成本费用η
i
，用户不需要等待其他用户验收数据的时间，最后用户w
i
得到的报酬为
[0035]B.用户w
i
选择正常顺序来验收数据，则用户w
i
需要等待平台验收其他用户的数据的时间τ
i
，用户w
i
不需要扣除平台调度成本费用η
i
，最后用户w
i
得到的报酬为
[0036]用户执行任务集中的任务，获得任务报酬是与用户w
i
的完成时间t
i
成反比，用户w
i
完成一个感知任务得到任务报酬由以下公式定义：
[0037][0038]其中t
i
表示用户w
i
完成任务的时间，表示上一轮完成该类任务的总时间，l该类任务的用户序号，当前轮次所有感知任务的预期总报酬不能超过这一轮所有感知任务的总成本H
h
，定义如下：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于确定效应和跨期选择的质量提高方法，其特征在于，包括：步骤1，群智感知平台发布任务集合，其中，任务属性包括任务有效时间，任务质量等级和任务价值；步骤2，根据用户提交的感知任务数据质量与数据真值的差值，将所述感知任务数据划分为高质量感知任务和低质量感知任务并生成不同质量的感知任务对应的奖金值；步骤3，发布任务类型选择计算规则，在任务类型选择中引入价值函数和决策权重函数，将奖金预期值代入平台发布的价值函数计算损失值，不同质量任务的获奖概率代入平台发布的决策权重函数求出实际的获奖概率，最后将决策权重函数和价值函数相乘得到前景值并根据前景值对任务进行排序；步骤4，报酬支付选择计算规则，在报酬支付选择中引入贴现函数，平台设置跨期时间和调度成本影响不同时间的贴现效用；步骤5，根据用户提交的任务数据，迭代计算该类型任务的数据真值后平台根据用户提交的数据质量与数据真值的差值计算出用户的数据质量；步骤6，根据用户报酬支付选择的方式，计算出用户的最终报酬，包括任务值和数据质量奖金。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤2中不同类型的感知任务对应的奖金值的计算公式为其中H
h
为当前第h轮所有感知任务的总报酬，为当前轮次感知任务的预期总报酬，|W|为用户总人数，用户w
i
的感知数据与真值的距离作为数据质量并定义为ω的概率能够获得的奖励，1
‑
ω的概率获得的奖励为0；用户w
i
的感知数据与真值的距离定义为奖金为：其中为确定因子，3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤3中不同质量的感知任务对应的获奖概率的计算方法包括：用户w
i
的数据质量中，平台对用户w
i
得到的质量奖励设定一个不确定的概率，用户获得质量奖励的概率为为
其中l代表范围内获得奖励的最大概率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述奖金预期值为其中，υ是质量转化为报酬系数，e
‑
rT
是用w
i
的提升能力因子，而T为一轮感知任务的有效时间，r为用户w
i
完成感知任务的执行能力，为获得不确定性质量奖励的质量阈值，Ν(.)为正态分布变量的累计概率分布函数，是变动一单位对的影响，描述了对的敏感度，表示用户w
i
达到质量阈值的概率，表示用户w
i
数据质量的初始值，默认为用户w
i
上一轮的数据质量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于,所述前景值包括高质量感知任务对应的前景值和低质量感知任务对应的前景值，其中，高质量任务的前景值为低质量任务的前景值为6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤5之后，所述方法还包括：平台设定一个平台调度成本费用η
i
和平台验收其他用户的数据用户w
i
等待时间τ
i
，平台为用户w
i
提供两种报酬选择：A.用户w
i
选择立即验...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳琦，曾媛，朱从旭，李登，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：