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基于用户分类可靠性的众包任务分配机制研究

施战  
【摘要】:众包是利用群体智慧解决机器难解问题的一种新的计算模式,受到了学者的广泛关注。众包解决实际复杂问题时,往往需要从互联网端的未知用户处收集数据,这就可能使得所收集数据的质量无法得到保障。当前众包系统所面临的主要问题就是如何对未知用户进行分类,选择合适的用户进行任务分配。为了解决这些问题,本文在分析和研究现有相关算法的基础上,完成了如下几方面的工作:(1)针对现有研究对众包系统中用户可靠性考虑不足的问题,本文对众包系统中的用户可靠性进行了研究,在考虑用户分类的前提下设计了一种基于用户可靠性的信誉机制。我们提出一种高效的任务分配算法并设计了基于历史信息的用户可靠性更新机制。仿真实验表明,我们的任务分配算法在用户可靠性和任务发布者的总收益等方面优于当前同类型的算法,并能够提升任务发布者的总收益约16%。(2)现有的大部分关于众包系统中的任务分配研究主要考虑了多用户单任务的情况,针对此问题,我们在考虑预算受限的情况下,对多用户多任务问题模型进行研究。我们对用户的技能进行分类,并设计合理的激励机制来鼓励不同用户持续高质量地完成任务。在预算允许的前提下,根据用户的任务完成情况给予适当奖励,并对用户技能进行评估。实验结果显示,和其它同类型的算法相比,我们设计的基于用户技能分类的任务分配算法在任务成交率和任务发布者总收益等方面均有较好的表现。(3)结合实际情况,我们分析了众包平台的组成部分,采用C#语言开发了一个用于任务发布与收集的众包系统,实现了用户和任务发布者的基本功能模块。


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