[发明专利]一种众包代价复杂度的获取方法

权利要求书

1.一种众包代价复杂度的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，由任务分配模块进行分配任务，众包任务被分配给从工作者池中选择的一组工人，由任务分配模块进行任务分配后得到参加任务处理的工人在能力上的概率分布，以及工人分布的方差和期望；步骤2，利用参数学习模块进行参数学习，所述参数学习模块对所述任务分配模块输出的工人分布的方差和期望进行机器学习从而获取参数学习的误差；步骤3，利用结果汇聚模块获取任务的真实结果，所述结果汇聚模块利用工人分布的方差和期望得到此众包处理过程的代价复杂度，所述代价复杂度为参加众包任务处理的人数；

所述代价复杂度考虑三个因素，即任务分配所选取的工人的分布，参数学习的误差和结果汇聚规则的合理性；当候选答案k为真实答案，工人i执行一个任务j，提交答案为x_ij时，对应候选答案k的汇聚得分为As_j(i，k，x_ij)，对于一个任务j，叠加所有工人的汇聚得分可以得到关于候选答案k的总得分，通过具体的汇聚规则决定汇聚得分As_j(i，k，x_ij)的取值；定义每个任务j，一个众包处理过程中的汇聚方法为f(X_j)，那么获取众包的代价复杂度的方式如下：

实施过程为：输入初始化参数，其中δ∈(0，1/4)，为结果汇聚算法规则确定后随着参数的变化产生的结果汇聚算法集合中算法的个数，求得平均汇聚得分函数和其方差和均值以及汇聚得分上界b和下界a，所述As_j(i，g，l)-As_j(i，k，l)∈[a，b]，g为候选答案集合中k以外的另一个候选答案，最终，对于一个众包过程，通过输入与结果汇聚模块的输出参数和结果汇聚模块的输出的参数a，b，以及参数学习模块的输出参数，然后输入设置的质量相关的错误率参数η，输入参数δ，以及可以输出此众包处理过程的代价复杂度，即需要参加众包任务处理的人数

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务分配的过程为，y＝{y_j|0＜j＜n}表示真实答案的集合，其中y_j表示第j个任务的真实答案；候选答案集合表示为X＝{x_ij|i≤m，j≤n}表示m个工人执行n个众包任务返回的结果，所述m，n均为正整数，则工人i在处理单个任务j上的表现为其中l标识x_ij，k标识y_j，工人在所有任务上的表现为所述参数学习中，如果完全准确的参数是已知的，结果推理的错误率只受到结果汇聚错误率的影响，当参数是未知的，众包的错误率受到参数学习的错误率的影响。