[发明专利]一种网络测量数据收集方法及系统

权利要求书

1.一种网络测量数据收集方法，其特征在于，包括：

任务发布者向平台发布任务信息；其中，所述任务信息包括任务内容、任务报价和偏差阈值；

所述平台根据所述任务信息，向工人发布任务内容，并接收工人的执行任务内容及执行任务报价，以便根据所述任务信息、执行任务内容和执行任务报价招募目标工人，计算目标工人的隐私预算参数，向所述目标工人发送所述隐私预算参数；

所述目标工人收集网络测量数据，并根据所述隐私预算参数对所述网络测量数据进行扰动处理后，将扰动处理后的网络测量数据发送给所述平台，以使所述平台将扰动处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务发布者向平台发布任务信息之前，还包括：

所述任务发布者以最大化效用函数为目标确定所述任务报价和偏差阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平台根据所述任务信息、执行任务内容和执行任务报价招募目标工人，包括：

所述平台从区块链获取工人的信誉度；

根据所述任务信息、执行任务内容、执行任务报价和工人的信誉度，以最大化利润为目标招募目标工人；

所述计算目标工人的隐私预算参数为：根据所述目标工人的信誉度，计算所述隐私预算参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，以最大化利润为目标招募目标工人为：利用遗传算法以最大化利润为目标，从所有工人中选取目标工人。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述执行任务报价包括固定成本和隐私成本；其中，所述隐私成本是收集的网络测量数据中泄露的隐私数据的代价。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

所述目标工人执行任务之后，所述平台对所述目标工人进行信誉评价，以便根据所述信誉评价更新所述目标工人的信誉度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述信誉度包括平台对所述目标工人的直接评价和其他平台对所述目标工人的间接评价。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标工人根据所述隐私预算参数对所述网络测量数据进行扰动处理为：

向所述网络测量数据中添加随机噪声；其中，所述随机噪声根据拉普拉斯分布参数和目标工人的权重确定，所述权重根据所述任务内容和执行任务内容之间的匹配程度以及所述目标工人的信誉度确定。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平台将扰动处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者包括：

所述平台将扰动处理后的网络测量数据进行聚合处理，将聚合处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者。

10.一种网络测量数据收集系统，其特征在于，包括：

任务发布者，用于向平台发布任务信息；其中，所述任务信息包括任务内容、任务报价和偏差阈值；

所述平台，用于根据所述任务信息，向工人发布任务内容，并接收工人的执行任务内容及执行任务报价，以便根据所述任务信息、执行任务内容和执行任务报价招募目标工人，计算目标工人的隐私预算参数，向所述目标工人发送所述隐私预算参数；

所述目标工人，用于收集网络测量数据，并根据所述隐私预算参数对所述网络测量数据进行扰动处理后，将扰动处理后的网络测量数据发送给所述平台，以使所述平台将扰动处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者。