[发明专利]基于社会网络的复杂任务分配方法在审
申请号: | 201710732666.X | 申请日: | 2017-08-18 |
公开(公告)号: | CN107527147A | 公开(公告)日: | 2017-12-29 |
发明(设计)人: | 秦海燕;章永龙;李斌;陈书彦 | 申请(专利权)人: | 扬州大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/00 |
代理公司: | 南京中新达专利代理有限公司32226 | 代理人: | 孙鸥,朱杰 |
地址: | 225009 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 社会 网络 复杂 任务 分配 方法 | ||
技术领域
本发明涉及任务分配、激励机制领域,特别涉及基于社会网络的复杂任务分配方法。
背景技术
众包就是拥有预算的任务请求者发布任务,请求以获得报酬为目的、有特定技能的工人来完成任务一种方式。现今,众包平台有很多,例如,国外的Amazon Mechanical Turk、Elance等;国内的猪八戒网、任务中国等。社会网络是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系。在众包中同样存在着社会网络,例如,由于两个工人之前的合作过,这两个工人有一定的亲密度,当其再次合作时,会更加协调,完成任务的效率更高。
在本发明作出之前,现有的众包平台中存在如下几个难点:
1)现如今很多大型的众包任务,如制作网站、图书编译等,需要工人们的合作来共同完成。工人们之间的亲密度就对工作完成的质量至关重要。如果一个工人能与有过合作关系的或者熟悉的工人进行合作,那么,执行任务的过程就协调。相反,如果两个工人之前从未合作过,工人初次合作时就需要磨合,这就给任务的完成带来了难度。现阶段的众包平台在分配任务时考虑工人之间社会网络的少之又少。
2)现有的平台只是简单地考虑工人对任务有无技能贡献,来决定工人是否加入团队。这种评估的方法太片面。评估社会网络中工人对任务的适宜度,应同时考虑工人加入团队的亲密度和技能贡献。
3)自利的工人会通过谎报报价来获得更高的效益,定价过程中就要采用一种防策略机制来确保真实性。现阶段,众包环境下的定价策略大多由工人所报的价格或者任务请求者所提供的价格决定。为了保证真实性,拍卖被应用在很多领域,例如协作通信、云资源供应、众包平台等。毫无疑问,拍卖是防止谎报的有效方式。现有的众包任务分配没有考虑参与者的策略性,使得一些欺诈者获利,加大了交易的不公平性。
发明内容
本发明的目的就在于克服上述缺陷,研发基于社会网络的复杂任务分配方法。
本发明的技术方案为:
基于社会网络的复杂任务分配方法,其主要技术特征在于如下步骤:
(1)社会网络SN由工人A,邻接关系E和权重D组成;
(2)任务请求者提交一个任务R给平台,包括任务的技能请求和估值;
(3)组成社会网络的A中的工人向平台提交所拥有的技能和相应的成本;
(4)收集到社会网络、任务请求者和工人的信息后,平台作为拍卖者负责整个分配过程的运作,主要包括赢者决策和定价策略两个阶段的工作;
所述的平台收集到任务R和工人A以及A之间的社会网络SN后,从边际贡献Δi和团队亲密度Γi两方面评估工人对任务R的适宜度;
所述的赢者决策主要包括如下过程:
如果团队T中没有成员,将A赋给Neis,表示现阶段可选的工人;否则,Neis是有关T中成员未分配的对R有贡献的邻居工人的集合。从Neis中,选取单位适宜度成本最小的工人ai作为赢者候选人加入到团队T中,从A中去除ai。根据ai对任务R的技能贡献,更新未覆盖的技能向量。迭代进行上述过程,直至集合A为空,或者任务R的技能请求被覆盖。
所述的定价策略在于,对T中的工人ai,依次进行如下过程:从A中去除工人ai,重新建立团队T′来完成任务R,在迭代形成团队T′的过程中计算临界价格pi,直至集合A为空,或者任务R的技能请求被覆盖。迭代得出的最大pi作为临界价格;
所述的任务R被成功完成,当且仅当组成的团队T满足R的技能请求,并且付给T的总费用小于等于R的估值b。
本发明的优点和效果在于社会网络由工人、邻接关系和权重组成;任务请求者提交一个任务给平台,包括任务的技能请求和估值;工人向平台提交所拥有的技能和相应的成本;众包平台作为拍卖者负责整个分配过程的运作,主要包括赢者决策和定价策略两个阶段的工作。
本发明充分考虑工人之间存在的社会网络关系,工人之间的权重代表通信费用,所形成的团队通信成本越小意味着工人之间越熟悉,完成任务的效率就更高。每当一个工人加入团队时,本发明考虑团队通信成本的增加值,由此判断该工人是否适合加入团队。与此同时,本发明考虑工人加入团队的边际贡献,即,该工人对未被满足的技能的贡献程度,工人的贡献越大,加入团队的可能性就越大。综合亲密度和通信成本两方面考虑工人加入团队的适宜度。
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