[發明專利]一種基于線性概率的大規模眾包任務擴散方法

在審

• 申請號: 201710664739.6
• 申請日: 2017-08-07
• 公開（公告）號: CN107609836A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 徐佳;饒正強;徐力杰;王磊;戴華;徐小龍;李濤
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/00
• 代理公司: 江蘇愛信律師事務所32241
• 代理人: 唐小紅

技術領域

本發明屬于互聯網和算法博弈論的交叉領域，尤其涉及一種基于線性概率的大規模眾包任務擴散方法。

背景技術

眾包指的是一個公司或機構把過去員工執行的工作任務，以自由自愿的形式外包給非特定的大眾網絡的做法。眾包的優勢在于利用個體，團隊，社群的智慧去完成任務。近幾年，眾包廣泛的運用在許多領域，如視頻分析，智能城市，機器學習，信息檢索，社交網絡等領域。隨著智能手機的普及，移動眾包也逐漸成為滿足大范圍傳感任務需求的一種有效方法。

但是目前這些應用都假設有足夠的參與者去執行眾包任務，這往往不切實際，尤其對于一些具有大規模眾包任務完成需求的眾包平臺。因此最有效的解決方法便是選取在社交網絡中影響力較大的參與者去擴散眾包任務，讓更多的人參與其中。為了選取影響力較大的參與者，評估參與者在社交網絡中的影響力是十分重要的。

因為被選取擴散者需要消耗設備的能量、計算能力、存儲空間、數據流量等去擴散眾包任務，參與者需要得到一定數量的激勵以抵消這些損失。眾包任務擴散的成功實施取決于擴散者數量以及影響力的大小，沒有激勵上述兩點都得不到保證。因此，激勵機制的設計在眾包任務擴散中十分重要。

本發明公開了一種基于線性概率的大規模眾包任務擴散方法。該方法中，眾包平臺和注冊用戶之間體現為一個反向拍賣過程。注冊用戶向眾包平臺提交一個含有報價的標書，眾包平臺為每個注冊用戶預測其影響力，并根據預測結果從注冊用戶中選出一批入選者，并計算每個注冊用戶的報酬。本發明所提的大規模眾包任務擴散方法對入選者有報酬激勵，并滿足計算有效性、個人理性和防欺騙性。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對背景技術中所涉及到的缺陷，提供一種基于線性概率的大規模眾包任務擴散方法。

本發明的技術解決方案是：

考慮一個眾包平臺，該眾包平臺為一個社交網絡網站擁有，并擁有一批注冊用戶，注冊用戶是整個社交網絡用戶的子集。當該眾包平臺發布一批大規模眾包任務，而注冊用戶本身不足以完成該批任務。此時眾包平臺將從注冊用戶中選擇一批用戶，利用這些用戶在社交網絡中的影響力，在社交網路中擴散大規模眾包任務。

本發明所述一種基于線性概率的大規模眾包任務擴散方法，眾包平臺和注冊用戶之間體現為一個反向拍賣過程，步驟如下：

步驟201：社交網絡應用平臺發布一個任務集合T＝{t₁,...,t_m}，對于每個任務t_j∈T需要除注冊用戶以外的至少r_j個人去完成，其中r_j被稱為任務t_j的擴散因子，；

步驟202：設眾包平臺注冊用戶集合為U_R＝{1,2,...,n}，每個注冊用戶i∈U_R提交一個標書B_i＝(T_i,b_i)，其中為注冊用戶i愿意擴散的任務集合。b_i為注冊用戶i執行任務集T_i中任務想要獲得的最少報酬。

步驟203：眾包平臺預測每個注冊用戶i對其社交鄰居v∈U_S的影響力其中U_S為所有注冊用戶的社交鄰居減去注冊用戶本身之后的集合，設U_S的大小為q。注冊用戶i的社交網絡鄰居指注冊用戶i在社交網絡中的好友。

步驟204：眾包平臺計算入選者集合S；

步驟205：眾包平臺計算每個用戶i∈U_R的報酬p_i；

步驟206：眾包平臺通知入選者，入選者在社交網絡中進行任務擴散。

步驟207：眾包平臺向入選者支付報酬。

在步驟203中，眾包平臺預測每個注冊用戶i對其社交鄰居v的影響力的步驟如下：

步驟301：對于任意注冊用戶i及其社交鄰居v，計算杰卡德相似系數其中N_i和N_v分別表示注冊用戶i和社交鄰居v的社交鄰居集合。

步驟302：計算任意注冊用戶i對其社交鄰居v∈U_S的影響力：結束。

在步驟204中，眾包平臺計算入選者集合S的步驟如下：

步驟401：初始化入選者集合

步驟402：檢查每個任務t_j隨對應的擴散因子r_j是否都為0；如果是，則返回集合S，結束；