針對現(xiàn)有研究對眾包系統(tǒng)中用戶可靠性考慮不足的問題,假設(shè)每個用戶針對不同類型任務(wù)具有不同的可靠性,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種基于用戶可靠性的眾包系統(tǒng)任務(wù)分配機制。首先,以任務(wù)發(fā)布者的收益最大化為優(yōu)化目標(biāo),利用貪心技術(shù),設(shè)計了一種高效的任務(wù)分配機制,即每次選擇一個能帶來最大收益的任務(wù)分配方案;其次,設(shè)計了一種基于歷史信息的用戶可靠性更新機制,用戶可靠性的更新由用戶歷史可靠性和當(dāng)前完成任務(wù)的質(zhì)量兩部分決定,并將支付給用戶的最終報酬與用戶的可靠性掛鉤,以激勵用戶持續(xù)高質(zhì)量地完成任務(wù);最后,從任務(wù)發(fā)布者的總效益、任務(wù)完成率和用戶可靠性三個方面分析設(shè)計機制的有效性。實驗結(jié)果顯示,與ProMoT方法相比,所提出的方法在有效性和可行性方面均有較好的表現(xiàn),并能夠提升任務(wù)發(fā)布者的總效益約16%,同時可以解決現(xiàn)有方法中的用戶不可靠問題,提高了眾包系統(tǒng)的可靠性和任務(wù)發(fā)布者的總收益。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用. 2017,37(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

用戶人數(shù)與任務(wù)發(fā)布者的總收益之間的關(guān)系(n=60)

也隨之上升。剛開始，平臺上用戶人數(shù)較少，任務(wù)需求的用戶數(shù)大于平臺中用戶總數(shù)。隨著用戶人數(shù)的增加，每個任務(wù)可以分配到的用戶數(shù)也逐漸變多，被完成的任務(wù)數(shù)量也逐漸增多，那么任務(wù)發(fā)布者的總收益也隨之上升。當(dāng)用戶人數(shù)超過一定數(shù)量后，每個任務(wù)都分配到了足夠多的用戶，任務(wù)發(fā)布者的總收益上升的速度變慢，最終任務(wù)發(fā)布者的總收益趨于平緩。圖1用戶人數(shù)與任務(wù)發(fā)布者的總收益之間的關(guān)系(n=60)Fig．1Ｒelationshipbetweennumberofusersandtotalrevenueoftaskpublisher(n=60)3．2任務(wù)數(shù)量對任務(wù)發(fā)布者總收益的影響圖2給出了用戶數(shù)量保持為200不變的條件下，任務(wù)數(shù)量與任務(wù)發(fā)布者總效益之間的關(guān)系。從實驗結(jié)果可以看出，本文提出的基于用戶可靠性的任務(wù)分配算法較之文獻［4］中的ProMoT對平臺收益提升幫助更大。這是因為ProMoT僅僅考慮了當(dāng)前用戶報價的高低，忽略了用戶在完成任務(wù)時的可靠性問題。在用戶數(shù)量一定的情況下，隨著平臺上發(fā)布任務(wù)數(shù)量的增加，任務(wù)發(fā)布者的總收益也隨之上升。但是，當(dāng)平臺上發(fā)布任務(wù)數(shù)量超過一定數(shù)量后，任務(wù)所需求的用戶數(shù)量超過了平臺上的用戶數(shù)量，任務(wù)發(fā)布者的總收益上升速度逐漸降低，最終趨于平穩(wěn)。圖2任務(wù)數(shù)與任務(wù)發(fā)布者總收益之間的關(guān)系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用戶人數(shù)對任務(wù)成交率的影響為了驗證不同任務(wù)數(shù)量對任務(wù)成交率的影響，對任務(wù)數(shù)量進行實驗對比，分別針對n=40，n=50和n=60進行實驗驗證，實驗對比結(jié)果如圖3所示。從實驗結(jié)果可以看出，當(dāng)n=60時，平臺上任務(wù)成交率最高。在任務(wù)數(shù)量固定的情況下，隨著用戶數(shù)量的增加，每個任務(wù)都能夠分配到用戶，任務(wù)成交率也在不斷提高。當(dāng)用戶人數(shù)超過一定數(shù)量后，因為平臺上符

量一定的情況下，隨著平臺上發(fā)布任務(wù)數(shù)量的增加，任務(wù)發(fā)布者的總收益也隨之上升。但是，當(dāng)平臺上發(fā)布任務(wù)數(shù)量超過一定數(shù)量后，任務(wù)所需求的用戶數(shù)量超過了平臺上的用戶數(shù)量，任務(wù)發(fā)布者的總收益上升速度逐漸降低，最終趨于平穩(wěn)。圖2任務(wù)數(shù)與任務(wù)發(fā)布者總收益之間的關(guān)系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用戶人數(shù)對任務(wù)成交率的影響為了驗證不同任務(wù)數(shù)量對任務(wù)成交率的影響，對任務(wù)數(shù)量進行實驗對比，分別針對n=40，n=50和n=60進行實驗驗證，實驗對比結(jié)果如圖3所示。從實驗結(jié)果可以看出，當(dāng)n=60時，平臺上任務(wù)成交率最高。在任務(wù)數(shù)量固定的情況下，隨著用戶數(shù)量的增加，每個任務(wù)都能夠分配到用戶，任務(wù)成交率也在不斷提高。當(dāng)用戶人數(shù)超過一定數(shù)量后，因為平臺上符合任務(wù)要求的用戶已經(jīng)分配到任務(wù)，剩下的任務(wù)沒有用戶符合要求，所以最終任務(wù)成交率會達到一個平穩(wěn)的趨勢。圖3用戶人數(shù)與任務(wù)成交率之間的關(guān)系Fig．3Ｒelationshipbetweennumberofusersandtaskturnoverrate3．4可靠性更新系數(shù)α對任務(wù)發(fā)布者總收益的影響仿真實驗的第四部分主要分析可靠性更新系數(shù)α與任務(wù)發(fā)布者總收益之間的關(guān)系。在系數(shù)α分別設(shè)置為0．5、0．6、0．7、0．8和0．9五種情況下，系數(shù)α與任務(wù)發(fā)布者總收益之間的關(guān)系如圖4所示。在該實驗中沒有選取更小的可靠性更新系數(shù)α，這是因為本文希望在用戶的可靠性更新過程中，用戶的歷史可靠性占主要部分。從實驗結(jié)果可以看出，隨著系數(shù)α的增加，任務(wù)2452計算機應(yīng)用第37卷

【參考文獻】：
期刊論文
[1]面向移動群智感知的多任務(wù)分發(fā)算法[J]. 徐哲,李卓,陳昕.  計算機應(yīng)用. 2017(01)
[2]基于聲譽的移動眾包系統(tǒng)的在線激勵機制[J]. 王瑩潔,蔡志鵬,童向榮,潘慶先,高洋,印桂生.  計算機應(yīng)用. 2016(08)
[3]群智感知中基于反拍賣模型的眾包激勵方法[J]. 朱旋,楊麥順,安健,向樂樂,楊薔薇.  計算機應(yīng)用. 2016(07)
[4]一種面向眾包的基于信譽值的激勵機制[J]. 芮蘭蘭,張攀,黃豪球,邱雪松.  電子與信息學(xué)報. 2016(07)



本文編號：3300370