一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法技术

一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，首先平台发布群智感知任务；用户按照任务要求，参与相应感知任务，对收集到的感知数据进行前端处理后，以隐私保护方式上传到平台，并对参与的感知任务给出合作意愿分和反馈意见；平台对收集到的感知数据进行存储和处理，并根据感知数据数量和质量，对每位用户给出平台的合作意愿分；然后，平台支付报酬给参与群智感知任务的用户，并根据用户的反馈意见，完善激励机制；若存在下一次群智感知任务，将按照历史累积的双向反馈的合作意愿分，进行平台和用户的双向选择。本发明专利技术实现了支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，大幅度提高群智感知平台的效率和参与者的积极性。群智感知平台的效率和参与者的积极性。群智感知平台的效率和参与者的积极性。

【技术实现步骤摘要】
一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法


[0001]本专利技术属于群智感知领域，特别涉及一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法。

技术介绍

[0002]群智感知作为一种新型物联网感知方式，按照预算成本、所需时间和空间位置、感知任务难度等要求，通过招募大量移动参与者，并对用户所携带的移动设备(例如智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备等)上感知到的数据，进行收集、预处理、存储、处理、评估等，最终得到所需的有效数据，也可构建一系列的群智感知平台及应用等。
[0003]由于参与者执行感知任务的同时，会消耗携带移动设备的电量、存储空间、数据流量等，同时面临着隐私泄露的风险，所以需要一定的激励机制去鼓励用户参与群智感知任务。但是从长远来看，单一模式的激励机制不能吸引用户长期参与，也会错失许多潜在用户，导致群智感知平台的活跃参与用户日益减少，甚至出现匮乏的情况，最终导致可用的感知数据数量减少，且感知数据质量下降。并且，有一部分的参与者难免会为了个人利益提交虚假、低质量的感知数据。长此以往，群智感知系统的整体数据质量趋低，感知数据可用性也因此降低。同时，同类感知任务总是分配给固定的参与者，会降低参与者的参与兴趣，对感知数据的数量及质量造成影响。
[0004]因此，为了更好地满足群智感知平台与参与者的双向需求，需要一个合理的具有反馈机制的群智感知激励机制设计方法，通过用户的反馈促进群智感知平台激励机制的完善，同时通过平台的反馈选择更优质的群智感知参与者，以避免上述缺陷。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，在有限的预算约束下，设计了一种适用于用户高效选择的双向反馈机制和合理的用户报酬计算方法，以提高用户参与群智感知任务的积极性，最大化感知数据的质量，实现群智感知系统中平台与用户的“双赢”，即平台选择到想要的优质用户，而用户也可以优先选择到自身感兴趣的任务，且实现自身报酬最大化。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是，
[0007]一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1：任务发布者通过群智感知平台发布群智感知任务，用户参与相应的感知任务，并将移动设备采集到的感知数据上传到群智感知平台；
[0009]步骤2：每位用户对参与的群智感知任务进行评价，给出任一用户u
i
对与群智感知平台下一次合作的合作意愿分S(u
i
,b
i
)，并给出反馈意见，其中，i为1至n的正整数，b
i
为用户u
i
可执行的群智感知任务集合；
[0010]步骤3：群智感知平台对收集到的感知数据进行预处理，对预处理后的数据进行存储、处理和评估，并给出群智感知平台对与每位用户u
i
下一次合作的合作意愿分S(P,u
i
)，其
中，P为群智感知平台；
[0011]步骤4：群智感知平台将结果反馈给任务发布者，并基于评估结果，支付报酬给参与群智感知任务的用户；
[0012]步骤5：若存在下一次群智感知任务，按照历史累积的双向反馈的合作意愿分，平台与用户进行双向选择：若平台与用户都愿意合作，则返回步骤1；否则，用户给出反馈意见，并等待下一次群智感知任务的到来。
[0013]进一步，所述步骤1中，群智感知平台P将任一群智感知任务A分为m个子任务，并分配给n个用户，m和n均为正整数，任务集A＝{a1,a2,
…
,a
j
,
…
,a
m
}，用户集U＝{u1,u2,
…
,u
i
,
…
,u
n
}，其中，i和j分别为用户序号和子任务序号。在步骤1中，从任务集A中选出当前需要处理的任务，并分配给用户集U中的参与者，其中，用户集U中的任一用户u
i
可执行的任务集合表示为b
i
，显然，若用户u
i
被群智感知平台P招募，则其执行对应的b
i
中的每一个感知任务，并将感知结果反馈给平台。
[0014]再进一步，所述步骤2中，S(u
i
,b
i
)与每位用户综合的任务复杂度及当前用户对同类群智感知任务的兴趣度关联，关联，其中，γ为权重因子，0<γ<1；用户的合作意愿分S(u
i
,b
i
)表明用户对当前执行完成的群智感知任务的满意度，以及与平台展开下一次合作的意愿度，S(u
i
,b
i
)的值越大，表明用户对此次群智感知任务的满意度越高，对与群智感知平台展开下一次合作的意愿度也越高。
[0015]步骤2中，每个用户合作意愿分S(u
i
,b
i
)包括以下步骤：
[0016]步骤2.1：每个用户计算执行的群智感知任务的任务复杂度
[0017]步骤2.2：每个用户计算对同类群智感知任务的兴趣度
[0018]步骤2.3：综合任务复杂度以及对同类群智感知任务的兴趣度用户给出合作意愿分S(u
i
,b
i
)，其中，γ为权重因子，0<γ<1。
[0019]用户给出的反馈意见中若提出了群智感知任务的偏好类型，那么群智感知系统会保留用户的偏好设置，并在该类型任务到来时，提醒用户参与；若用户给出的反馈意见中，未进行偏好设置，则平台之后在发布群智感知任务之时，根据用户历史参与的任务类型，自动推送一些用户可能会感兴趣的任务。
[0020]更进一步，所述步骤2.1中，所述任务复杂度与群智感知任务的时间、执行任务所移动的总距离相关；其中，k对应b
i
中的每个子任务，分配给每个用户的子任务均为未截止，t
e
为任一子任务的截止时间，t
sc
和t
nc
分别为任一子任务的开始执行时间和需执行时间，l
i
为用户u
i
执行b
i
群智感知任务中每个子任务需移动的距离。
[0021]优选地，判断群智感知任务为同类采用加权KNN算法，先进行所有群智感知任务的特征抽取，抽取出的特征包括执行群智感知任务的传感器种类、任务位置和执行任务的时间；
[0022]根据抽取出的特征，以现有群智感知任务为训练样本点，以待分类的群智感知任
务为测试样本点，确认训练样本点在三维空间的位置，然后计算测试样本点到各个训练样本点的欧式距离d1，并根据d1计算测试样本点与训练样本点的加权距离d2，再对加权距离d2进行升序排序，选取距离最小的K个点；以K个点中出现频率最高的类别为测试样本点的同类。这里，d1和d2按照如下公式计算：
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：任务发布者通过群智感知平台发布群智感知任务，用户参与相应的感知任务，并将移动设备采集到的感知数据上传到群智感知平台；步骤2：每位用户对参与的群智感知任务进行评价，给出任一用户u
i
对与群智感知平台下一次合作的合作意愿分S(u
i
,b
i
)，并给出反馈意见，其中，i为1至n的正整数，b
i
为用户u
i
可执行的群智感知任务集合；步骤3：群智感知平台对收集到的感知数据进行预处理，对预处理后的数据进行存储、处理和评估，并给出群智感知平台对与每位用户u
i
下一次合作的合作意愿分S(P,u
i
)，其中，P为群智感知平台；步骤4：群智感知平台将结果反馈给任务发布者，并基于评估结果，支付报酬给参与群智感知任务的用户；步骤5：若存在下一次群智感知任务，按照历史累积的双向反馈的合作意愿分，平台与用户进行双向选择：若平台与用户都愿意合作，则返回步骤1；否则，用户给出反馈意见，并等待下一次群智感知任务的到来。2.根据权利要求1所述的一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，其特征在于：所述步骤1中，群智感知平台P将任一群智感知任务A分为m个子任务，并分配给n个用户，m和n均为正整数，任务集A＝{a1,a2,
…
,a
j
,
…
,a
m
}，用户集U＝{u1,u2,
…
,u
i
,
…
,u
n
}，其中，i和j分别为用户序号和子任务序号，m≥n。3.根据权利要求1或2所述的一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，其特征在于：所述步骤2中，S(u
i
,b
i
)与每位用户综合的任务复杂度及当前用户对同类群智感知任务的兴趣度关联，其中，γ为权重因子，0<γ<1。4.根据权利要求3所述的一种支持双向反馈的群智感知激励机制设计方法，其特征在于：所述任务复杂度与群智感知任务的时间、执行任务所移动的总距离相关；其中，k对应b
i
中的每个子任务，分配给每个用户的子任务均为未截止，t
e
为任一子任务的截止时间，t
sc
和t
nc
分别为任一子任务的开始执行时间和需执行时间，l
i
为用户u

【专利技术属性】
技术研发人员：郑灵红，李小薪，陈志杰，方怡，王珏成，邢添壹，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：