[发明专利]一种主题敏感众包任务扩散方法

说明书

本发明公开一种主题敏感众包任务扩散方法，在经典的影响力独立级联模型基础上加以增强，使得影响力与任务主题密切相关，提出主题敏感独立级联模型，并形式化预算可行任务扩散问题，在预算约束下最大化平台效用函数。本发明提出了一种参数估计方法，以估算所提出的主题敏感独立级联模型中的影响力参数。利用目标函数的子模特性，提出了一种预算可行激励机制，该机制满足计算效率、个体理性、预算可行性以及真实性的理性特性，以激励任务扩散，提高大型众包系统中参与者的参与程度，具有切实可行的应用价值。

技术领域

本发明涉及众包任务扩散，尤其涉及一种主题敏感众包任务扩散方法。

背景技术

诸如手机类的移动设备广泛流行，通过嵌入在移动设备的传感器，人们可以感知周围环境的数据并通过社交网络进行扩散共享。而激励机制对众包至关重要，能够有效避免智能设备用户的隐私泄露，促进更多的人参与众包，并鼓励提供高质量的数据。

许多在线社区已经自行开发了众包系统，例如Facebook创建的Stepes、Google+创建的Google Image Labeler和Translate Community、QQ创建的Q-Crowd和Crowdtesting以及百度创建的百度百科。

众包不容忽视的问题是参与者不足。根据统计数据，亚马逊的MTurk平台平均每天发布618个智能任务，但每天有92个任务长时间无人参与而过期，超过180个任务公布时间超过2周，其中61％的任务甚至超过一个月。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种主题敏感众包任务扩散方法，提高众包任务的参与程度。

技术方案：本发明设定由在线社区运营的平台发布众包任务，将众包任务扩散系统建模为反向拍卖，首先，每个注册用户向平台提交标书，标书包括注册用户愿意扩散的任务集合以及相对应的报价；其次，平台根据估算众包任务的主题以及注册用户的影响，选择获胜者并确定支付报酬；然后，获胜者将任务分发给社交网络中的其他用户；最终，每个获胜者都将获得由平台定好的报酬，受影响的社会用户执行众包任务。本发明设计真实的激励机制，以在预算约束下最大化获胜者任务扩散的价值。

一种主题敏感众包任务扩散方法，具体步骤如下：

步骤(1.1)、众包平台获得注册用户集合U，其中注册用户的数量为n，众包平台发布的任务集合T＝{t₁，t₂，…，t_m}，社交网络图G＝(V，E)以及扩散任务的预算B，其中，V表示社交网络中所有用户，E是社交网络中所有用户之间的边，若注册用户v与用户g之间有边，则称用户g是注册用户v的社交邻居；每个注册用户v∈U提交标书θ_v＝(T_v，b_v)，其中是注册用户v愿意扩散的任务集合，b_v是注册用户v的报价，c_v是注册用户v的真实成本，c_v是隐私信息，只有注册用户v自己知道；定义注册用户v的效用为f_v，可由公式(1)得到：

其中μ_v是注册用户v的报酬，S为胜者集合；

步骤(1.2)、定义预算可行任务扩散问题；

步骤(1.3)、根据传统独立级联影响力扩散模型和众包系统特征建立主题敏感的独立级联影响力扩散模型；

步骤(1.4)、获得主题敏感的独立级联影响力扩散模型的任务主题以及影响力参数；

步骤(1.5)、采用预算可行机制从所有注册用户中获得胜者集合，并计算胜者报酬。

进一步地，步骤(1.2)中所述的预算可行任务扩散问题如下：