移动群智感知中发掘潜在高质量用户的激励机制

摘要

在移动群智感知的激励机制中，用户的感知质量和能力是重要的指标，对不同类型的任务是有差异的，用笼统的感知质量与能力标准选择用户往往会埋没潜在的高质量用户.针对这一问题，本文将用户的感知质量与能力根据任务的不同类型进行细分，在用户感知质量与能力未知的情况下，将用户选择问题建模成反向拍卖与多臂赌博机模型，不断学习与更新用户的感知质量与能力值，使用置信区间上界的方法估计用户的感知质量，并将其与用户的能力和报价作为选择用户的标准，提出了基于置信区间上界的质量与能力并驱的激励机制.当能力值均值达到平台规定的阈值时，用户将拥有招募其他用户的权限，并从其招募的用户完成的任务中获得额外的收益.本文证明了该激励机制满足计算有效性、真实性和个体理性.仿真实验结果表明，本文所提的激励机制在用户平均效用、任务平均质量和不同任务类型高能力值用户占比等方面具有良好的性能.

关键词

移动群智感知 / 激励机制 / 多臂赌博机 / 置信区间上界

基金资助

国家自然科学基金项目(62071470)资助