【摘要】：以人為中心的感知和計(jì)算,已成為了互聯(lián)網(wǎng)的一種新型應(yīng)用模式和發(fā)展趨勢(shì),并可以用于解決許多大規(guī)模的感知和計(jì)算問(wèn)題。群智感知在大數(shù)據(jù)的時(shí)代被越來(lái)越多的人所熟知,并且也得到了較為廣泛的應(yīng)用。群智感知任務(wù)由平臺(tái)發(fā)布后,需要許多手機(jī)用戶參與進(jìn)來(lái)去執(zhí)行任務(wù),此時(shí)也將消耗許多的手機(jī)資源,如流量、電量和內(nèi)存等等,所以設(shè)計(jì)有效的激勵(lì)機(jī)制是非常有必要的。本文的研究工作體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:在大多數(shù)現(xiàn)有機(jī)制中,均假設(shè)有足夠的參與者來(lái)執(zhí)行眾包任務(wù)。這種假設(shè)在大規(guī)模任務(wù)眾包場(chǎng)景中可能不成立。為了解決用戶參與不足的問(wèn)題,我們提出利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散眾包任務(wù)。我們研究了兩個(gè)任務(wù)擴(kuò)散模型,并將最小化社會(huì)成本問(wèn)題形式化為社會(huì)最優(yōu)化任務(wù)擴(kuò)散問(wèn)題,使得所有大型任務(wù)都能在期望上滿足擴(kuò)散需求。我們根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和歷史的擴(kuò)散數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了兩種用戶影響力計(jì)算方法。我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種基于密封反向拍賣(mài)的真實(shí)激勵(lì)機(jī)制:任務(wù)線性擴(kuò)散的激勵(lì)機(jī)和任務(wù)獨(dú)立級(jí)聯(lián)擴(kuò)散的激勵(lì)機(jī)。通過(guò)嚴(yán)格的理論分析和充分的仿真實(shí)驗(yàn),我們證明了所提出的機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算有效性、個(gè)人理性、真實(shí)性和近似度。針對(duì)要求多人合作完成的群智感知任務(wù),已有的工作沒(méi)有考慮手機(jī)用戶的兼容性。本文設(shè)計(jì)了一種真實(shí)的激勵(lì)機(jī)制來(lái)最小化社會(huì)成本,并使得每個(gè)合作性任務(wù)能夠由一群互相兼容的用戶來(lái)完成。我們?yōu)樯鲜銮榫霸O(shè)計(jì)了兩種模型,并且針對(duì)每個(gè)模型分別解決社會(huì)最優(yōu)化兼容用戶選擇問(wèn)題。進(jìn)一步地,我們定義了三種兼容模型,并且使用從社交網(wǎng)絡(luò)中獲取的真實(shí)用戶關(guān)系去構(gòu)造這種兼容關(guān)系。我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種基于反向拍賣(mài)的激勵(lì)機(jī)制:多合作任務(wù)的多報(bào)價(jià)激勵(lì)機(jī)制和多合作任務(wù)的單報(bào)價(jià)激勵(lì)機(jī)制。它們均由兩部組成:兼容用戶分組和反向拍賣(mài)。我們進(jìn)行了各種理論性質(zhì)分析以及實(shí)驗(yàn),證明了所設(shè)計(jì)的激勵(lì)機(jī)制滿足之前擴(kuò)散激勵(lì)機(jī)制大致相同的性質(zhì)。另外多合作任務(wù)的多報(bào)價(jià)激勵(lì)機(jī)制可以獲得全局最優(yōu)解。我們進(jìn)一步使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類(lèi)的方法進(jìn)行用戶的分組,使用這種方法進(jìn)行分組的激勵(lì)機(jī)制能在降低分組時(shí)間的情況下獲得更小的社會(huì)成本和過(guò)付率。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【圖文】：

慮用戶的私心。動(dòng)群智感知系統(tǒng)模型圖 2.1 所示，是一個(gè)常見(jiàn)的激勵(lì)機(jī)制模型。該系統(tǒng)由一個(gè) 包括多種感應(yīng)服感知平臺(tái)及許多通過(guò)云和平臺(tái)相連的智能終端用戶組成。這些智能終端用戶供者執(zhí)行感知任務(wù)，而平臺(tái)的用途就是招募智能終端用戶提供感知服務(wù)。我們來(lái)討論兩種比較經(jīng)典的激勵(lì)機(jī)制，一個(gè)是以云端應(yīng)用為中心的，另一個(gè)用戶為中心的，在以云端應(yīng)用為中心的激勵(lì)機(jī)制系統(tǒng)下，應(yīng)用所給予用戶的的并且對(duì)于每個(gè)用戶的報(bào)酬分配也是固定的，每個(gè)手機(jī)用戶只能根據(jù)應(yīng)用所變自己之后的行為，而在以用戶為中心的激勵(lì)機(jī)制中，平臺(tái)和用戶的角色確為了確保底線利益，每個(gè)用戶都公布一個(gè)底價(jià)，這是其愿意出售服務(wù)的最低臺(tái)選擇一個(gè)用戶子集，并為每個(gè)用戶支付不低于用戶底價(jià)的金額。

都會(huì)為他們能夠擴(kuò)散的任務(wù)進(jìn)行報(bào)價(jià)。該平臺(tái)選擇注冊(cè)用戶的子集，并通知選定的獲勝者。獲勝者將任務(wù)分散到他們的社會(huì)鄰居身上。然后受影響的社會(huì)鄰居執(zhí)行任務(wù)。最后，每個(gè)獲獎(jiǎng)?wù)攉@得付款，這是由平臺(tái)決定的。圖3.1說(shuō)明了整個(gè)過(guò)程。本文提出了用戶(受社交鄰居影響)在眾包中執(zhí)行多項(xiàng)合作任務(wù)的激勵(lì)機(jī)制。在這項(xiàng)工作

用修改后的數(shù)據(jù)集，將 30％的推特轉(zhuǎn)換為擴(kuò)散的歷史記錄。我們定義過(guò)付率和完成率的概念，分別測(cè)試過(guò)付情況和任務(wù)擴(kuò)散的效果。過(guò)付比率：過(guò)付比率定義為( ) 。完成率：設(shè)R(S)為所有眾包任務(wù)中所有獲勝者所轉(zhuǎn)發(fā)推文的總數(shù)。完成率定義(S) 。請(qǐng)注意，完成率值越大，擴(kuò)散性能越好，因此影響力估計(jì)效果越好。我們首先通過(guò)影響力估計(jì)方法來(lái)檢測(cè)影響力評(píng)估的效果。 然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)獲獎(jiǎng)?wù)呷藬?shù)，成本，多付比例和完成率，來(lái)展示關(guān)鍵參數(shù)包括注冊(cè)用戶數(shù)量（n），任務(wù)數(shù)量（m）和需求（r）。所有的實(shí)驗(yàn)的運(yùn)行環(huán)境為配備了 Intel Xeon CPU E5-2420 和16 GB內(nèi)存的 Ubu4.04.4 LTS 機(jī)器上。 每次得出的結(jié)果為測(cè)量 100 次的平均值。3.7.2 影響力評(píng)估

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