[发明专利]一种基于线性概率的大规模众包任务扩散方法

说明书

技术领域

本发明属于互联网和算法博弈论的交叉领域，尤其涉及一种基于线性概率的大规模众包任务扩散方法。

背景技术

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扩散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。

本发明公开了一种基于线性概率的大规模众包任务扩散方法。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，众包平台为每个注册用户预测其影响力，并根据预测结果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。本发明所提的大规模众包任务扩散方法对入选者有报酬激励，并满足计算有效性、个人理性和防欺骗性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷，提供一种基于线性概率的大规模众包任务扩散方法。

本发明的技术解决方案是：

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。

本发明所述一种基于线性概率的大规模众包任务扩散方法，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,...,t_m}，对于每个任务t_j∈T需要除注册用户以外的至少r_j个人去完成，其中r_j被称为任务t_j的扩散因子，；

步骤202：设众包平台注册用户集合为U_R＝{1,2,...,n}，每个注册用户i∈U_R提交一个标书B_i＝(T_i,b_i)，其中为注册用户i愿意扩散的任务集合。b_i为注册用户i执行任务集T_i中任务想要获得的最少报酬。

步骤203：众包平台预测每个注册用户i对其社交邻居v∈U_S的影响力其中U_S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U_S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∈U_R的报酬p_i；

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，众包平台预测每个注册用户i对其社交邻居v的影响力的步骤如下：

步骤301：对于任意注册用户i及其社交邻居v，计算杰卡德相似系数其中N_i和N_v分别表示注册用户i和社交邻居v的社交邻居集合。

步骤302：计算任意注册用户i对其社交邻居v∈U_S的影响力：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t_j随对应的扩散因子r_j是否都为0；如果是，则返回集合S，结束；