(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211161354.5 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 余佳宜　刘安丰　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/08(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) (54)发明名称 一种针对群智网络参与不足和预算分配的 数据收集方法 (57)摘要 本发明公开了一种针对群智网络参与不足 和预算分配的数据收集方法。 它通过雇佣代理人 介绍其社会邻居参与数据采集的方式来解决参 与者人数不足的问题， 并考虑到参与者执行感兴 趣任务时会 更投入， 以及当参与者与其代理人关 系越紧密时受代理人的制约越强， 完成任务质量 越高。 本发 明将这两种因素量化为社会邻居的基 础兴趣和合作紧密度属性， 通过这两种属性预估 社会邻居对平台的价值， 从而得出代理人对平台 的影响值， 按照影 响值非递增顺序选择代理人扩 充参与者集合。 在选择过程中， 本发明根据实时 的任务完成率动态分配雇佣代理人和数据采集 者的预算。 本发 明相比于 现有发明考虑了参与人 数不充足和预算分配的问题， 提高了平台的收益 和预算的利用率。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115481907 A 2022.12.16 CN 115481907 A 1.一种针对群智网络参与不足和预算分配的数据收集方法， 其特征在于包括以下步 骤： (1)平台发布数据采集任务集合 每个任务eb的任务类型为yb， 且只能 被一名参与者执行， 平台在时间限制T给定预算Q雇佣代理人和数据采集者， 任务发布 时只 有n个参与者向平台申请执行数据采集任务， 他们组成参与者集合 中的参与者动态到达平台， 每个Wi具有自己感兴趣的任务类型， 这些类型组成为集合 Wi的所有社会邻居组成集合 中的每个社会邻居Aj也有自己感兴趣的任务类型集合 (2)按照多阶段采样接收过程， 时间T被划分为 个阶段， T＝{t1,t2,…,tτ}， 第 k阶段的时间间隔为 预算Q按照每阶段的时间占比分配到各阶段中， 则k阶段的 预算 (3)对于k阶段的预算Qk， 它在第k阶段开始前按照此时的任务完成率pk‑1切分为两个部 分， 一部分用于雇佣数据采集者执行任务， 记为Bk， 一部分用于雇佣代理人传 播任务给其社 会邻居， 记为Rk； (4)在第k阶段中， 对于已到达平台的参与者， 平台在不超过预算Bk的前提下选 择合适的 参与者执 行数据采集任务， 并将未被分配执 行的任务 集合记为 (5)同时， 平台根据以下 方法从已到 达平台的参与者中选择代理人： 对于参与者 Wi， 平台获取Wi的社会邻居集 合 对于 中的每个社会邻居Aj， 根据Aj感兴趣的任务类型集合 其代理人Wi感兴趣的任 务类型集合 以及还未被分配执行的任务 集合 中任务的类型集合 计算出Aj对平台的 价值 将Wi的社会邻居集合 中所有的社会邻居的价值相加得到Wi对平台的影响值 计算公 式为 根据Wi的影响值 与Wi提出的竞 价di计算Wi的影响率 计算公式为 (6)平台将已到达的参与者按影响率 进行非递增排序， 每次选择影响率最大的参与者 Wx， 如果Wx的竞价dx不超过第k阶段的代理人选择预算Rk的剩余部分， 则平台以dx作为报酬分 配给Wx并且雇佣Wx为代理人， 若Wx的竞价dx超过Rk的剩余部分则停止代理人的选择； (7)被选择的代理人将任务传播给其社会邻居， 这些社会邻居被加入参与者集合 当 他们到达平台后向平台发起数据采集请求； 2.根据权利要求1所述的一种针对群智网络参与不足和预算分配的数据收集方法， 其 特征在于(5)中所述的社会邻居Aj的价值 的计算方法如下： 对于每个社会邻居Aj， 若Aj感兴趣的任务类型集合 与第k阶段还未被分配执行的任务 集合 中任务的类型集合 的重合度越高， 则Aj对剩余的任务越感兴趣， 贡献价值的基础权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481907 A 2值越高， 平台通过杰卡德相似系数计算 和 的重合度， 并将其记为Aj的基础兴趣 而如 果Aj与其代理人Wi之间感兴趣的任务类型重合度越高， 则Wi对Aj的约束作用越强， Aj的价值 的成长值越高， 平台通过杰卡德相似系数计算 与Wi感兴趣的任务集合 的重合度， 并将 其记为Aj与其代理者Wi的合作紧密度 则Aj的基础兴趣 和合作紧密度 的计算公式如 下： 根据Aj的基础兴趣 和合作紧密度 计算Aj对平台的价 值 计算公式如下： 其中基础兴趣 是 的基础值， 合作紧密度 控制 的增长区间， λ则是平台给定的一 个参数， 用于调整 的基础值的最大值； 3.根据权利要求1所述的一种针对群智网络参与不足和预算分配的数据收集方法， 其 特征在于(3)中分配第k阶段 预算的方法如下： 第k阶段的预算分配由k ‑1阶段的任务完成情况决定， 将任务集合 转化为m×1的矩阵， 第m行1列上的元素为任务的完成情况， 1代表任务未被执行， 0代表任务已完成， 则由任务集 合 生成的矩阵 是一个全为1的矩阵， 而由第k ‑1阶段的已完成任务集合 生成的矩阵 是0和1交替的矩阵， 根据 和 通过弗罗贝尼乌斯范数计算第 k‑1阶段的任务完 成率pk‑1为： 将任务完成率pk‑1与平台给定的完成率阈值 对比， 确定预算分配系数 ε， 第k阶段的总预算相比上一阶段的增加的部分为Qk， 而Bk和Rk是在Bk‑1和Rk‑1的基础上增加 的， 那么Qk将被按照预算分配系数 ε分配给Bk和Bk， 更新公式如下： Bk＝Bk‑1+Qk·(1‑ε ) Rk＝Rk‑1+Qk·ε权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481907 A 3