基于用户可靠性的众包系统任务分配机制
发布时间：2021-07-24 09:12
针对现有研究对众包系统中用户可靠性考虑不足的问题,假设每个用户针对不同类型任务具有不同的可靠性,并在此基础上设计了一种基于用户可靠性的众包系统任务分配机制。首先,以任务发布者的收益最大化为优化目标,利用贪心技术,设计了一种高效的任务分配机制,即每次选择一个能带来最大收益的任务分配方案;其次,设计了一种基于历史信息的用户可靠性更新机制,用户可靠性的更新由用户历史可靠性和当前完成任务的质量两部分决定,并将支付给用户的最终报酬与用户的可靠性挂钩,以激励用户持续高质量地完成任务;最后,从任务发布者的总效益、任务完成率和用户可靠性三个方面分析设计机制的有效性。实验结果显示,与ProMoT方法相比,所提出的方法在有效性和可行性方面均有较好的表现,并能够提升任务发布者的总效益约16%,同时可以解决现有方法中的用户不可靠问题,提高了众包系统的可靠性和任务发布者的总收益。
【文章来源】：计算机应用. 2017,37(09)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
用户人数与任务发布者的总收益之间的关系(n=60)
也随之上升。刚开始，平台上用户人数较少，任务需求的用户数大于平台中用户总数。随着用户人数的增加，每个任务可以分配到的用户数也逐渐变多，被完成的任务数量也逐渐增多，那么任务发布者的总收益也随之上升。当用户人数超过一定数量后，每个任务都分配到了足够多的用户，任务发布者的总收益上升的速度变慢，最终任务发布者的总收益趋于平缓。图1用户人数与任务发布者的总收益之间的关系(n=60)Fig．1Ｒelationshipbetweennumberofusersandtotalrevenueoftaskpublisher(n=60)3．2任务数量对任务发布者总收益的影响图2给出了用户数量保持为200不变的条件下，任务数量与任务发布者总效益之间的关系。从实验结果可以看出，本文提出的基于用户可靠性的任务分配算法较之文献［4］中的ProMoT对平台收益提升帮助更大。这是因为ProMoT仅仅考虑了当前用户报价的高低，忽略了用户在完成任务时的可靠性问题。在用户数量一定的情况下，随着平台上发布任务数量的增加，任务发布者的总收益也随之上升。但是，当平台上发布任务数量超过一定数量后，任务所需求的用户数量超过了平台上的用户数量，任务发布者的总收益上升速度逐渐降低，最终趋于平稳。图2任务数与任务发布者总收益之间的关系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用户人数对任务成交率的影响为了验证不同任务数量对任务成交率的影响，对任务数量进行实验对比，分别针对n=40，n=50和n=60进行实验验证，实验对比结果如图3所示。从实验结果可以看出，当n=60时，平台上任务成交率最高。在任务数量固定的情况下，随着用户数量的增加，每个任务都能够分配到用户，任务成交率也在不断提高。当用户人数超过一定数量后，因为平台上符
量一定的情况下，随着平台上发布任务数量的增加，任务发布者的总收益也随之上升。但是，当平台上发布任务数量超过一定数量后，任务所需求的用户数量超过了平台上的用户数量，任务发布者的总收益上升速度逐渐降低，最终趋于平稳。图2任务数与任务发布者总收益之间的关系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用户人数对任务成交率的影响为了验证不同任务数量对任务成交率的影响，对任务数量进行实验对比，分别针对n=40，n=50和n=60进行实验验证，实验对比结果如图3所示。从实验结果可以看出，当n=60时，平台上任务成交率最高。在任务数量固定的情况下，随着用户数量的增加，每个任务都能够分配到用户，任务成交率也在不断提高。当用户人数超过一定数量后，因为平台上符合任务要求的用户已经分配到任务，剩下的任务没有用户符合要求，所以最终任务成交率会达到一个平稳的趋势。图3用户人数与任务成交率之间的关系Fig．3Ｒelationshipbetweennumberofusersandtaskturnoverrate3．4可靠性更新系数α对任务发布者总收益的影响仿真实验的第四部分主要分析可靠性更新系数α与任务发布者总收益之间的关系。在系数α分别设置为0．5、0．6、0．7、0．8和0．9五种情况下，系数α与任务发布者总收益之间的关系如图4所示。在该实验中没有选取更小的可靠性更新系数α，这是因为本文希望在用户的可靠性更新过程中，用户的历史可靠性占主要部分。从实验结果可以看出，随着系数α的增加，任务2452计算机应用第37卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向移动群智感知的多任务分发算法[J]. 徐哲,李卓,陈昕. 计算机应用. 2017(01)
[2]基于声誉的移动众包系统的在线激励机制[J]. 王莹洁,蔡志鹏,童向荣,潘庆先,高洋,印桂生. 计算机应用. 2016(08)
[3]群智感知中基于反拍卖模型的众包激励方法[J]. 朱旋,杨麦顺,安健,向乐乐,杨蔷薇. 计算机应用. 2016(07)
[4]一种面向众包的基于信誉值的激励机制[J]. 芮兰兰,张攀,黄豪球,邱雪松. 电子与信息学报. 2016(07)
本文编号：3300370
【文章来源】：计算机应用. 2017,37(09)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
用户人数与任务发布者的总收益之间的关系(n=60)
也随之上升。刚开始，平台上用户人数较少，任务需求的用户数大于平台中用户总数。随着用户人数的增加，每个任务可以分配到的用户数也逐渐变多，被完成的任务数量也逐渐增多，那么任务发布者的总收益也随之上升。当用户人数超过一定数量后，每个任务都分配到了足够多的用户，任务发布者的总收益上升的速度变慢，最终任务发布者的总收益趋于平缓。图1用户人数与任务发布者的总收益之间的关系(n=60)Fig．1Ｒelationshipbetweennumberofusersandtotalrevenueoftaskpublisher(n=60)3．2任务数量对任务发布者总收益的影响图2给出了用户数量保持为200不变的条件下，任务数量与任务发布者总效益之间的关系。从实验结果可以看出，本文提出的基于用户可靠性的任务分配算法较之文献［4］中的ProMoT对平台收益提升帮助更大。这是因为ProMoT仅仅考虑了当前用户报价的高低，忽略了用户在完成任务时的可靠性问题。在用户数量一定的情况下，随着平台上发布任务数量的增加，任务发布者的总收益也随之上升。但是，当平台上发布任务数量超过一定数量后，任务所需求的用户数量超过了平台上的用户数量，任务发布者的总收益上升速度逐渐降低，最终趋于平稳。图2任务数与任务发布者总收益之间的关系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用户人数对任务成交率的影响为了验证不同任务数量对任务成交率的影响，对任务数量进行实验对比，分别针对n=40，n=50和n=60进行实验验证，实验对比结果如图3所示。从实验结果可以看出，当n=60时，平台上任务成交率最高。在任务数量固定的情况下，随着用户数量的增加，每个任务都能够分配到用户，任务成交率也在不断提高。当用户人数超过一定数量后，因为平台上符
量一定的情况下，随着平台上发布任务数量的增加，任务发布者的总收益也随之上升。但是，当平台上发布任务数量超过一定数量后，任务所需求的用户数量超过了平台上的用户数量，任务发布者的总收益上升速度逐渐降低，最终趋于平稳。图2任务数与任务发布者总收益之间的关系(m=200)Fig．2Ｒelationshipbetweennumberoftasksandtotalrevenueoftaskpublisher(m=200)3．3用户人数对任务成交率的影响为了验证不同任务数量对任务成交率的影响，对任务数量进行实验对比，分别针对n=40，n=50和n=60进行实验验证，实验对比结果如图3所示。从实验结果可以看出，当n=60时，平台上任务成交率最高。在任务数量固定的情况下，随着用户数量的增加，每个任务都能够分配到用户，任务成交率也在不断提高。当用户人数超过一定数量后，因为平台上符合任务要求的用户已经分配到任务，剩下的任务没有用户符合要求，所以最终任务成交率会达到一个平稳的趋势。图3用户人数与任务成交率之间的关系Fig．3Ｒelationshipbetweennumberofusersandtaskturnoverrate3．4可靠性更新系数α对任务发布者总收益的影响仿真实验的第四部分主要分析可靠性更新系数α与任务发布者总收益之间的关系。在系数α分别设置为0．5、0．6、0．7、0．8和0．9五种情况下，系数α与任务发布者总收益之间的关系如图4所示。在该实验中没有选取更小的可靠性更新系数α，这是因为本文希望在用户的可靠性更新过程中，用户的历史可靠性占主要部分。从实验结果可以看出，随着系数α的增加，任务2452计算机应用第37卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向移动群智感知的多任务分发算法[J]. 徐哲,李卓,陈昕. 计算机应用. 2017(01)
[2]基于声誉的移动众包系统的在线激励机制[J]. 王莹洁,蔡志鹏,童向荣,潘庆先,高洋,印桂生. 计算机应用. 2016(08)
[3]群智感知中基于反拍卖模型的众包激励方法[J]. 朱旋,杨麦顺,安健,向乐乐,杨蔷薇. 计算机应用. 2016(07)
[4]一种面向众包的基于信誉值的激励机制[J]. 芮兰兰,张攀,黄豪球,邱雪松. 电子与信息学报. 2016(07)
本文编号：3300370
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