CN105976205A - 一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法和系统，由平台提供该地理区域的多个采样兴趣点的感知任务，发包者向平台提交所需兴趣点的感知任务集合，相应的质量覆盖需求和报价，参与者根据所处位置提交感知范围内的兴趣点感知任务集合，相应的质量指标和报价，通过发包者筛选机制结合可行性分析方法将不能被所有任务参与者满足质量覆盖需求的工作和存在垄断参与者的工作排除，选出获胜发包者集合并确定获胜发包者的实际支付金额；参与者筛选机制选择满足质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；定价机制确定支付给获胜参与者的报酬；若满足预算平衡，则分配机制分配给获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。

Description

一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法和系统

技术领域

本发明涉及一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，属于数据挖掘技术领域。

背景技术

随着现代智能手机的不断发展，手机的嵌入式传感器设备越来越便宜，越来越丰富，功能也更加强大，因此，提供了一个很好的方式采集数据，并且也产生了许多移动众包感知的应用。众包感知的核心思想是利用大众的移动手机收集与分享附近环境的数据。移动手机事实上可以很容易的作为复杂的传感器进行使用,照相机可以作为视频与图像传感器，麦克风可以作为声音传感器，内置的GPS接收器可以提供位置信息，还有一些温度、亮度等传感器等,因此地理区域的信息采集将很容易实现。参与者携带移动手机，利用手机上的传感器对数据进行采集，并通过4G、WIFI网络等将一些地理区域的数据传递给平台。

在移动众包系统中，一个重要的问题便是激励机制。但是，如何通过激励机制，满足参与者与发包者的个体理性(即都有非负的收益)，且保证可信性(即参与者与发包者都将诚实的报价)，同时也要保证平台的获利，已经成为了当前移动众包系统中的热门研究问题。然而已有的移动众包感知的激励方案没有考虑提供的数据的质量。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

本发明目的在于提供了一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，该方法利用发包者筛选机制，参与者筛选机制，定价机制以及分配机制来确保参与者与发包者的个体理性以及可信性，并确保平台能够满足预算平衡。首先平台为该区域提供采样兴趣点的任务集合，发包者与参与者提交竞标后，通过发包者筛选机制从所有发包者中间选择满足可行性要求的工作，并计算每一个获胜发包者实际支付的金额；在确定获胜发包者集合后，利用参与者筛选机制贪婪地从所有参与者中选择能够完成获胜发包者集合质量覆盖需求的子集；接着根据迈尔森理论，定价机制确定支付给获胜参与者的报酬；若满足预算平衡，则根据分配机制分配给每一个获胜发包者相应的正好能够满足其质量覆盖需求的参与者集合；最后获胜参与者完成任务并获得报酬。与现有机制相比，本发明主要包括：首先，本发明考虑了一种地理区域信息的众包感知系统，利用参与者对采集兴趣点的数据进行采集，引入了发包者对其工作要求的质量覆盖需求以及参与者提供的质量指标，确保了数据的质量。由于考虑了发包者的行为，本发明利用发包者筛选机制，对发包者的工作进行筛选，将一些不能被所有参与者完成质量覆盖需求的工作或者存在垄断者(即如果一个任务参与者的不存在将会导致余下的任务参与者不能满足覆盖所选择工作的质量覆盖需求时，那么这个任务参与者就被称为垄断的任务参与者)的工作剔除，最终得到获胜发包者集合，并确定每一个发包者的实际支付价格来确保发包者的个体理性和可信性。本发明的参与者筛选机制贪婪地从所有参与者中间选择一个总报价尽可能低的获胜参与者集合，并根据迈尔森理论，设计了一个能够确保参与者个体理性与可信性的定价机制。最后，为了确保公平，分配机制能够分配给每一个获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。

技术问题：由于考虑了发包者的行为，系统需要确保发包者的个体理性以及可信性，同时为了确保所选择工作的质量覆盖需求能够被参与者满足，需要对发包者进行筛选。平台为了以较低的支付报酬选择一个能够完成发包者工作质量覆盖需求的参与者集合，需要对参与者进行选择，并保证参与者的个体理性及可信性。为了确保公平，需要分配给每一个获胜发包者相应的正好能够满足其质量覆盖需求的参与者集合。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，该方法是一种移动众包系统中基于参与者、平台、发包者三方面因素的质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，该方法首先在发包者筛选机制中结合可行性分析对发包者进行筛选，确定获胜发包者集合以及相应的实际支付价格，再利用参与者筛选机制贪婪地从所有参与者中间选择一个获胜参与者集合，并通过定价机制确定支付给每一个获胜参与者的报酬，若满足预算平衡，则最后利用分配机制分配给每一个获胜发包者相应的正好能够满足其质量覆盖需求的参与者集合。

方法流程：

步骤1：平台为该地理区域提供l个采样兴趣点，然后发包者提交自己的竞标，包括需要采用众包完成的工作，对此工作要求的质量覆盖需求以及报价，同时参与者也提交自己的竞标，包括想要完成的在其感知覆盖范围内的兴趣点的感知任务集合，相应的质量指标以及报价，其中lL表示采样兴趣点的数量，采样兴趣点由平台指定，每个采样兴趣点对应一项感知任务；

步骤2：平台对发包者进行筛选，对所有发包者的工作运行可行性分析，排除不能被所有参与者满足质量覆盖需求或存在垄断者的工作，得到获胜发包者集合，并计算出每一个获胜发包者的实际支付价格；

步骤3：确定完获胜发包者集合后，平台对参与者进行筛选，确定能够满足发包者工作的质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；

步骤4：根据迈尔森理论，平台确定支付给参与者的报酬,其中未获胜参与者报酬为0；

步骤5：平台将实际从发包者收取的总金额与总支付报酬进行比较，判断是否满足预算平衡；

步骤6：若满足预算平衡，平台根据发包者的质量覆盖需求，分配给发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的任务参与者集合；

步骤7：接下来，每一个获胜参与者完成自己的任务并从平台处获取报酬。

本发明所述的平台为众包感知平台，(即一个典型的实现是位于云端的服务器)，用户通过感知应用可以将数据发送给众包感知平台，然后众包感知平台关联发包者和参与者，为众包任务的分发、执行以及激励执行提供支撑。

进一步的，本发明步骤1中的所述的平台为一个地理区域提供的总任务集合包含l项不同的任务，即T_all＝{t₁，t₂，...，t_l}，其中任务t_k，k∈{1，...，l}是第k个采样兴趣点的感知任务,表示感知任务t_k的采集位置，一共有m个发包者，发包者的集合为

R＝{R₁，R₂，...，R_m}，每一个发包者R_i，i∈{1，2...，m}向平台提交自己的竞标B_i＝(J_i，Q_i，b_i),其中J_i是发包者R_i需要采用众包完成的工作任务集，且J_i是平台总任务集合的一个子集，Q_i是发包者对此工作要求的质量覆盖需求(且同一工作中的各个任务质量覆盖需求均相同)，即发包者要求参与者对其工作投入的努力程度，b_i是发包者为这个工作最多能提供的报价，一共有n个参与者，参与者的集合为

P＝{P₁，P₂，...，P_n}，每一个参与者P_j，j∈{1，2，...，n}有一个相应的地理感知覆盖范围，只有当采样兴趣点k在参与者P_j的地理感知覆盖范围内，才有可能完成相应的感知任务t_k，每一个参与者P_j向平台提交自己的竞标A_j＝(T_j，q_j，a_j),其中T_j是参与者P_j能够完成的任务集合，q_j是参与者相应的质量指标(即参与者的努力程度)，q_j∈(0，1]，a_j是参与者要求的报价，参与者集合P能够为任务t_k带来的质量覆盖定义为包含任务t_k的参与者的质量指标之和，即其中m表示发包者的数量，n代表参与者的数量。

进一步的，本发明步骤2对发包者进行筛选，由于每一个发包者R_i提供一个需要完成的工作J_i，因此对发包者的筛选实际上就是对工作的筛选。对于发包者工作的选择需要满足两个条件：(1)被选择的工作的质量覆盖需求可以被所有的任务参与者所满足；(2)并且在所选的工作中不存在垄断的任务参与者(如果一个任务参与者的不存在将会导致余下的任务参与者不能满足覆盖所选择工作的质量覆盖需求时，那么这个任务参与者就被称为垄断的任务参与者)。因此发包者筛选里结合了可行性分析，用来确保上述条件。首先，依次添加发包者的工作，对每个工作进行可行性分析。其中，可行性分析的原理是每一次将一个参与者从所有参与者集合中排除，判断剩余参与者能否完成该工作的每个任务的质量覆盖需求，若能满足，则说明此参与者不是垄断的参与者，并且该工作的质量覆盖需求能被参与者满足。如果对于所有参与者均能满足上述过程，则说明该工作可行；否则为不可行的工作。在筛选完成后，得到满足可行性要求的发包者集合。计算出每一个发包者的价值密度w_i，即发包者能够为单位任务单位质量覆盖需求提供的报价，为了保证发包者的可信性，在所得工作集合中，将价值密度最小的发包者剔除，并且利用他的价值密度来确定其他获胜发包者的实际支付金额。如果R_i竞标变为(J_i，Q_i，b′_i)且报价小于实际支付金额，即那么此发包者新的价值密度因此，发包者R_i将成为所选发包者中价值密度最小的用户，并且他将会被剔除。因此当一个发包者提供的报价少于实际支付金额时，他将不会被选为获胜发包者。

进一步的，本发明上述步骤2的具体处理步骤包括：

步骤2-1：依次添加每个发包者的工作，判断该工作是否满足可行性要求。以判断发包者R_i的工作任务集J_i是否可行为例来说明工作过程。对于任意一个参与者P_j∈P，P′表示不包括参与者P_j的其他参与者集合，即P′＝P\P_j。对于J_i中的每一个任务t_k(其质量覆盖要求均为Q_i),遍历P′中参与者的竞标，如果能够完成任务t_k,且完成任务t_k的参与者的质量指标之和大于Q_i，则工作J_i为可行的工作；否则为不可行的工作，平台不接受发包者R_i的工作。对于所有发包者都执行上面的过程，从而得到所有可行的工作，及其相应的发包者；

步骤2-2：计算出每个满足可行性要求的发包者的价值密度w_i，

步骤2-3：从满足可行性要求的发包者中找出价值密度最小的发包者并剔除，得到最终的获胜发包者集合R_w；

步骤2-4：每一个获胜发包者R_i∈R_w实际支付的金额定义为该发包者质量覆盖需求、工作所包含任务数目和最小价值密度的乘积计算平台从发包者处实际收取的总金额

进一步的，本发明上述步骤3中平台对参与者进行筛选，将获胜工作集合中每一个任务的质量覆盖需求定义为所有包含任务t_k的发包者中最高的质量覆盖需求Q_i，即每一个参与者P_j能够带来的总的有效质量覆盖定义为即对于每一个属于参与者任务集合T_j的任务，如果参与者的质量指标小于此任务的质量覆盖需求，则参与者带来的有效质量覆盖为参与者的质量指标；如果参与者的质量指标大于此任务的质量覆盖需求，则带来的有效质量覆盖为此任务的质量覆盖需求，因此，参与者能够带来的总的有效质量覆盖为参与者为其任务集合中每个任务带来的有效质量覆盖之和。接下来，对参与者进行筛选，将参与者的报价与他在当前迭代中能带来总的有效质量覆盖的比值作为依据，将比值最小的参与者逐步加入获胜集合。每次添加完一个参与者后更新每一个属于该参与者任务集合的任务的剩余质量覆盖需求。由于之前的方法确定了必然存在这样的一个集合，因此在结束后可以得到一个获胜的参与者集合P_w。步骤3的具体处理步骤为：

步骤3-1：计算获胜发包者集合的任务集合把不属于的任务，即的质量覆盖需求设为0，把中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设定为所有包含任务t_k的获胜发包者中最高的质量覆盖需求，即

步骤3-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_j,如果存在相等的参与者则随机选择，将P_j加入获胜参与者集合P_w且从P中去除，更新相应的每个任务t_k∈T_j的质量覆盖需求

步骤3-3：若任务集合中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤3-2。

本发明步骤4中确定支付给每一个获胜参与者P_j∈P_w的报酬，根据迈尔森理论，使支付给每一个参与者的报酬是一个临界值来满足参与者的可信性，也就是如果参与者要求的报价高于临界报酬，那么他将不会被选为获胜参与者。为了计算P_j的报酬p_j，把任务参与者P_j从所有的任务参与者集合里取出，然后在剩余的任务参与者里运行一个类似于参与者筛选的方法处理。对于每一个选择的任务参与者，计算出一个数值，如果P_j要求的报价不大于这个数值，他将会取代当前这个迭代所选择的任务参与者P_r成为获胜者,即最后，从这些数值中取最大值作为支付给P_j的报酬。

进一步的，本发明上述步骤4的具体处理步骤包括：

步骤4-1：将P_j从所有参与者集合P中去除，p_j＝0；

步骤4-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_r,将P_r加入获胜参与者集合且从P中去除，为了让P_j能够取代P_r成为当前迭代的获胜参与者，支付给P_j的报酬需要满足因此只要当P_j的报价小于p_j时，他就能成为当前迭代中比值最小的参与者而被选入获胜参与者集合；

步骤4-3：将这次迭代得到的报酬与上次迭代得到的报酬进行比较，取较大值，即支付的报酬为然后更新P_r中相应的每个任务t_k∈T_r的质量覆盖需求

步骤4-4：如果任务集合中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤4-2。

本发明步骤5中平台需要判断是否满足预算平衡，如果从发包者处收取的总金额大于支付给获胜参与者的总报酬，即则满足预算平衡，否则清空所有集合。

本发明步骤6中平台为每一个获胜发包者R_i分配获胜参与者集合，因为在这些获胜发包者中，要求更高的任务质量覆盖需求的发包者需要提供更高的报价，并且根据步骤2中越高的质量覆盖需求意味着越高的实际支付金额。因此，为了确保公平，分配给每个发包者的任务，应该尽量满足正好能够覆盖该发包者的质量覆盖需求，并且尽量先提供高质量的任务。分配机制设计了为发包者分配参与者的方法。发包者R_i工作中的每个任务质量覆盖需求为Q_i，其余任务的质量覆盖需求均设为0，因此需要选择一个参与者集合PA_i来保证尽量正好覆盖发包者每个任务的质量覆盖需求。由于只有同时属于参与者任务集合和发包者工作的任务，即t∈T_j∩J_i才有质量覆盖需求，因此只要参与者带来的总的有效质量覆盖则说明参与者的任务集合与发包者的工作存在交集，且每个参与者能够带来的总的有效质量覆盖至多和当前工作所需的质量覆盖需求相等。首先判断是否存在获胜参与者在当前迭代带来的总的有效质量覆盖等于当前工作所需的质量覆盖需求：

从满足条件的参与者里选择质量指标最低的加入PA_i，否则在当前迭代中，只要某个参与者能够带来有效质量覆盖(即)，就把他加入比较，然后选择能够带来最多的有效质量覆盖的参与者加入PA_i，并更新相应参与者中每个任务的质量覆盖需求。步骤6的具体处理步骤如下：

步骤6-1：R_i工作中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设为Q_i,把不属于R_i工作中的任务，即t∈T_all\J_i的质量覆盖需求设为0，

步骤6-2：如果在P_w中存在参与者带来的总的有效质量覆盖等于当前工作所需的质量覆盖需求从这些参与者中选择质量指标最低的参与者P_j，否则从P_w中选择带来的总的有效质量覆盖最大的参与者P_j，

步骤6-3:将P_j加入PA_i且从P_w中去除，更新相应的每个任务t_k∈T_j的质量覆盖需求

步骤6-4：若该发包者工作中所有任务覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤6-2。

本发明还提供了一种质量敏感的地理区域信息的移动众包感知系统，该系统包括发包者筛选模块，参与者筛选模块，定价机制模块和分配机制模块；

发包者筛选模块的功能是：将不能被所有任务参与者满足质量覆盖需求的工作以及存在垄断参与者的工作排除，选出获胜发包者集合并确定获胜发包者的实际支付金额；

参与者筛选模块的功能是：从所有参与者中选择满足获胜发包者质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；

定价机制模块的功能是：确定分配给每一个获胜参与者的报酬，这个报酬是可以满足参与者可信性的一个临界值；

分配机制模块的功能是：为了确保公平，分配给获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。

进一步的，本发明的系统首先在平台提供地理区域的兴趣点感知任务后，发包者与参与者提交竞标，接着仔细地从所有发包者里选择工作，这些被选择的发包者的工作集合需要满足所包含任务的质量覆盖需求能够被所有的参与者完成，并且不存在垄断的参与者，并确定每一个获胜发包者的实际支付金额。然后，根据一个筛选标准，以贪婪的方式选择获胜的参与者。定价机制计算每一个获胜参与者的报酬。最后，为了满足公平性，需要分配给获胜的发包者相应的正好能满足他的质量覆盖需求的获胜参与者集合。

有益效果：

1、本发明的方法能够有效地激励参与者感知收集数据，确保所选择的参与者能够满足发包者的质量覆盖需求，从而保证了采样数据的质量。

2、本发明为了确保发包者的工作的质量覆盖需求能够被完成，在发包者筛选机制中用可行性分析将一些不能被所有参与者完成质量覆盖需求的工作或者存在垄断者的工作剔除，最终得到了获胜发包者集合，并通过计算出每一个发包者的实际支付价格来确保发包者的可信性。

3、本发明对参与者进行贪婪地筛选，保证了平台能够以较低的支付报酬让参与者完成满足获胜发包者的质量覆盖需求的任务，并且利用定价机制确定支付给每一个参与者的报酬来满足参与者的可信性。

4、本发明利用分配机制确保了公平性，使得分配给每一个获胜发包者的参与者集合尽可能正好满足他工作的质量覆盖需求。

5、本发明主要利用了传统机制中的经济激励，同时考虑了参与者、平台、发布者三方面的激励因素，在保证数据质量的同时，也能保证参与者与发包者个体理性、可信性及平台的可获利性，有效的扩大了激励机制的应用范围。

6、本发明采取了基于拍卖的运行机制，确保了参与者提供的质量指标满足发包者的质量覆盖需求，保证了地理区域的采集数据质量，有效地激励用户在众包感知系统中的行为。

附图说明

图1为本发明系统的结构示意图。

图2为本发明系统的实施场景示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明创造作进一步的详细说明。

本发明的符号及其含义：

如图1所示，本发明提供了一种质量敏感的地理区域信息的众包感知系统，该系统包括发包者筛选模块，参与者筛选模块，定价机制模块和分配机制模块；

发包者筛选模块的功能是：将不能被所有任务参与者满足质量覆盖需求的工作以及存在垄断参与者的工作排除，选出获胜发包者集合并确定获胜发包者的实际支付金额；

参与者筛选模块的功能是：从所有参与者中选择满足获胜发包者质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；

定价机制模块的功能是：确定分配给每一个获胜参与者的报酬，这个报酬是可以满足参与者可信性的一个临界值；

分配机制模块的功能是：为了确保公平，分配给获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。

进一步的，本发明系统首先在平台提供地理区域的兴趣点感知任务后，发包者与参与者提交竞标，接着仔细地从所有发包者里选择工作，这些被选择的发包者的工作集合需要满足所包含任务的质量覆盖需求能够被所有的参与者完成，并且不存在垄断的参与者，并确定每一个获胜发包者的实际支付金额。然后，根据一个筛选标准，以贪婪的方式选择获胜的参与者。定价机制计算每一个获胜参与者的报酬。最后，为了满足公平性，需要分配给获胜的发包者相应的正好能满足他的质量覆盖需求的获胜参与者集合。

图2为本发明地理区域众包感知的一个场景。平台为此区域提供了多个采样兴趣点，每个采样兴趣点的感知任务有不同的感知类型，如噪声、PM2.5感知等。实线圆形区域为参与者1的感知覆盖范围，在此感知范围内一共有3个采样兴趣点，因此参与者1能够提供这3个采样兴趣点的感知任务，并向平台提交想要完成的子集。不同参与者的感知覆盖范围是不一样的。其中第7个采样点没有参与者能够完成。

本发明系统的运作流程具体如下：

步骤1：如图2所示，平台先为一个地理区域提供l个采集兴趣点,并提供一个包含l项不同的任务的总任务集合，即T_all＝{t₁，t₂，...，t_l}，其中任务t_k，k∈{1，...，l}是第k个兴趣采集点的感知任务,每一个任务都有一个具体的感知数据类型以及数据采集的相应位置。感知数据的类型由平台确定，例如使用麦克风收集该兴趣点的噪声情况，或者利用照相机拍摄兴趣点附近的图像或视频等。l表示采样兴趣点的数量，采样兴趣点由平台指定，每个采样兴趣点对应一项感知任务。表示感知任务t_k的采集位置。发包者的集合为R＝{R₁，R₂，...，R_m}。每一个发包者R_i向平台提交自己的竞标B_i＝(J_i，Q_i，b_i),其中J_i是发包者R_i需要被众包完成的工作，且J_i是平台总任务集合的一个子集，Q_i是发包者对此工作要求的质量覆盖需求(且同一工作中的各个任务质量覆盖需求均相同)，即发包者要求参与者对其工作投入的努力程度，例如对采样数据的数目或者感知时间的长短的要求，b_i是发包者为这个工作最多能提供的报价。参与者的集合为P＝{P₁，P₂，...，P_n}。每一个参与者P_j可以根据GPS或者其他定位方法知道自己所处的位置Ploc_j,并且有一个相应的地理感知覆盖范围S_j。只有当采样兴趣点k在参与者P_j的地理感知覆盖范围内，参与者才有可能完成相应的感知任务t_k。不同参与者的移动设备的感知覆盖范围是不同的，参与者的感知覆盖范围S_j由参与者当前所处的位置Ploc_j决定。因此，当参与者知道自己的位置后，就可以确定自己的感知覆盖范围。不同参与者根据自己所处的位置提供的感知覆盖范围是不同的，这种信息是与平台共享的。当平台提供了总任务集合以后，参与者就可以找到所有在自己感知范围内的兴趣点任务集合Γ_j，并从中选择一个感兴趣完成的子集提交给平台。每一个参与者P_j也向平台提交自己的竞标A_j＝(T_j，q_j，a_j),其中T_j是参与者P_j能够完成的任务集合，且T_j是平台总任务集合的一个子集，q_j是参与者相应的质量指标，是参与者能够为所提交任务集合提供的努力程度，q_j∈{0，1]，q_j＝1说明参与者能够投入全部的努力感知数据，q_j越高，相应的提供的数据质量就会越高，a_j是参与者要求的报价。因此，获胜参与者能够为任务t_k带来的质量覆盖定义为包含该任务的获胜参与者质量指标之和

本发明上述步骤1中的平台为一个地理区域提供l个采集兴趣点,每个兴趣点有一个感知任务，因此平台提供一个包含l项不同任务的总任务集合，即T_all＝{t₁，t₂，...，t_l}，其中任务t_k，k∈{1，...，l}是第k个兴趣采集点的感知任务,每一个任务都有一个具体的感知数据类型以及数据采集的相应位置。感知数据的类型由平台确定，例如使用麦克风收集该兴趣点的噪声情况，或者利用照相机拍摄兴趣点附近的图像或视频等。表示感知任务t_k的采集位置。发包者的集合为R＝{R₁，R₂，...，R_m}。每一个发包者R_i向平台提交自己的竞标B_i＝(J_i，Q_i，b_i),其中J_i是发包者R_i需要被众包完成的工作，且J_i是平台总任务集合的一个子集，Q_i是发包者对此工作要求的质量覆盖需求(且同一工作中的各个任务质量覆盖需求均相同)，即发包者要求参与者对其工作投入的努力程度，例如对采样数据的数目或者感知时间的长短的要求，b_i是发包者为这个工作最多能提供的报价。参与者的集合为P＝{P₁，P₂，...，P_n}。每一个参与者P_j可以根据GPS或者其他定位方法知道自己所处的位置Ploc_j,并且有一个相应的地理感知覆盖范围S_j。只有当采样兴趣点k在参与者P_j的地理感知覆盖范围内，参与者才有可能完成相应的感知任务t_k。不同参与者的移动设备的感知覆盖范围是不同的，参与者的感知覆盖范围S_j由参与者当前所处的位置Ploc_j决定。因此，当参与者知道自己的位置后，就可以确定自己的感知覆盖范围。不同参与者根据自己所处的位置提供的感知覆盖范围是不同的，这种信息是与平台共享的。当平台提供了总任务集合以后，参与者就可以找到所有在自己感知范围内的兴趣点任务集合Γ_j，并从中选择一个感兴趣完成的子集提交给平台。每一个参与者P_j也向平台提交自己的竞标A_j＝(T_j，q_j，a_j),其中T_j是参与者P_j能够完成的任务集合，且T_j是平台总任务集合的一个子集，q_j是参与者相应的质量指标，即参与者能够为所提交任务集合提供的努力程度，q_j∈(0，1]，q_j＝1说明参与者能够投入全部的努力感知数据，q_j越高，相应的提供的数据质量就会越高，a_j是参与者要求的报价。参与者集合P能够为任务t_k带来的质量覆盖定义为包含任务t_k的参与者的质量指标之和，即

步骤2：平台对发包者进行筛选，对所有发包者的工作运行可行性分析并得到获胜工作集合，并计算出每一个发包者的实际支付价格M_i，如果发包者的报价低于实际支付价格，他就不会被选择成为获胜发包者。其中可行性分析目的是判断当前所选参与者集合能否满足当前所选工作的质量覆盖需求，对发包者进行筛选的具体流程如下:

步骤2-1：依次添加每个发包者的工作，判断该工作是否满足可行性要求。以判断发包者R_i的工作任务集J_i是否可行为例来说明工作过程。对于任意一个参与者P_j∈P，P′表示不包括参与者P_j的其他参与者集合，即P′＝P\P_j。对于J_i中的每一个任务t_k(其质量覆盖要求均为Q_i),遍历P′中参与者的竞标，如果能够完成任务t_k,且完成任务t_k的参与者的质量指标之和大于Q_i，则工作J_i为可行的工作；否则为不可行的工作，平台不接受发包者R_i的工作。对于所有发包者都执行上面的过程，从而得到所有可行的工作，及其相应的发包者，

步骤2-2：计算出每个满足可行性要求的发包者的价值密度w_i，

步骤2-3：从满足可行性要求的发包者中找出价值密度最小的发包者并剔除，得到最终的获胜发包者集合R_w，

步骤2-4：每一个获胜发包者R_i∈R_w实际支付的金额定义为该发包者质量覆盖需求、工作所包含任务数目和最小价值密度的乘积计算平台从发包者处实际收取的总金额

步骤3：获得获胜发包者集合后，平台对参与者进行筛选，其中获胜发包者集合中每一个任务的质量覆盖需求定义为所有包含任务t_k的发包者中最高的质量覆盖需求Q_i，即每一个参与者P_j能够带来的总的有效质量覆盖定义为即对于每一个属于参与者任务集合T_j的任务，如果参与者的质量指标小于此任务的质量覆盖需求，则参与者带来的有效质量覆盖为参与者的质量指标；如果参与者的质量指标大于此任务的质量覆盖需求，则带来的有效质量覆盖为此任务的质量覆盖需求，因此，参与者能够带来的总的有效质量覆盖取参与者为其任务集合中每个任务带来的有效质量覆盖之和。接下来，贪婪地对参与者进行筛选，将参与者的报价与他在当前迭代中能带来的总的有效质量覆盖的比值作为依据，将比值最小的参与者逐步加入获胜参与者集合。每次添加完一个参与者后更新相应任务的剩余质量覆盖需求。具体处理步骤如下：

步骤3-1：计算获胜发包者集合的任务集合把不属于的任务，即的质量覆盖需求设为0，把中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设定为所有包含任务t_k的获胜发包者中最高的质量覆盖需求，即

步骤3-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_j,如果存在相等的参与者则随机选择，将P_j加入获胜参与者集合P_w且从P中去除，更新相应的每个任务t_k∈T_j的质量覆盖需求

步骤3-3：若任务集合中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤3-2。

步骤4：根据迈尔森理论，确定支付给每一个获胜参与者P_j∈P_w的报酬是个临界值，即只要参与者的报价高于临界值，他就不会被选择成为获胜参与者。具体处理步骤如下：

步骤4-1：将P_j从所有参与者集合P中去除，p_j＝0，

步骤4-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_r,将P_r加入获胜参与者集合且从P中去除，为了让P_j能够取代P_r成为当前迭代的获胜参与者，支付给P_j的报酬需要满足因此只要当P_j的报价小于p_j时，他就能成为当前迭代中比值最小的参与者而被选入获胜参与者集合，

步骤4-3：将这次迭代得到的报酬与上次迭代得到的报酬p′_j进行比较，取较大值，即支付的报酬为然后更新P_r中相应的每个任务t_k∈T_r的质量覆盖需求

步骤4-4：如果任务集合中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤4-2。

步骤5：平台需要判断是否满足预算平衡，如果发包者处收取的总金额大于支付给获胜参与者的总报酬，即则满足预算平衡，否则清空所有集合。

步骤6：如满足预算平衡，平台为每一个获胜发包者R_i分配获胜参与者集合的具体处理步骤如下：

步骤6-1：R_i工作中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设为Q_i,把不属于R_i工作中的任务，即t∈T_all\J_i的质量覆盖需求设为0，

步骤6-2：如果在P_w中存在参与者带来的总的有效质量覆盖等于当前工作所需的质量覆盖需求从这些参与者中选择质量指标最低的参与者P_j，否则从P_w中选择带来的总的有效质量覆盖最大的参与者P_j，

步骤6-3:将P_j加入PA_i且从P_w中去除，更新相应的每个任务t_k∈T_j的质量覆盖需求

步骤6-4：若该发包者工作中所有任务覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤6-2。

步骤7：最后，每一个获胜者参与完成自己的任务并从平台处获取报酬。

Claims (9)

1.一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：平台为该地理区域提供l个采样兴趣点，然后发包者提交自己的竞标，包括需要采用众包完成的工作，对此工作要求的质量覆盖需求以及报价，同时参与者也提交自己的竞标，包括想要完成的在其感知覆盖范围内的兴趣点的感知任务集合，相应的质量指标以及报价，其中l表示采样兴趣点的数量，采样兴趣点由平台指定，每个采样兴趣点对应一项感知任务；

步骤2：平台对发包者进行筛选，对所有发包者的工作运行可行性分析，排除不能被所有参与者满足质量覆盖需求或存在垄断者的工作，得到获胜发包者集合，并计算出每一个获胜发包者的实际支付价格；

步骤3：确定完获胜发包者集合后，平台对参与者进行筛选，确定能够满足发包者工作的质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；

步骤4：根据迈尔森理论，平台确定支付给参与者的报酬,其中未获胜参与者报酬为0；

步骤5：平台将实际从发包者收取的总金额与总支付报酬进行比较，判断是否满足预算平衡；

步骤6：若满足预算平衡，平台根据发包者的质量覆盖需求，分配给发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的任务参与者集合；

步骤7：接下来，每一个获胜参与者完成自己的任务并从平台处获取报酬。

2.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于：步骤1中所述的平台为一个地理区域提供的总任务集合包含l项不同的任务，即T_all＝{t₁，t₂，...，t_l}，其中任务t_k，k∈{1，...，l}是第k个采样兴趣点的感知任务,表示感知任务t_k的采集位置，一共有m个发包者，发包者的集合为R＝{R₁，R₂，...，R_m}，每一个发包者R_i，i∈{1，2...，m}向平台提交自己的竞标B_i＝(J_i，Q_i，b_i),其中J_i是发包者R_i需要采用众包完成的工作任务集，且J_i是平台总任务集合的一个子集，Q_i是发包者对此工作要求的质量覆盖需求(且同一工作中的各个任务质量覆盖需求均相同)，即发包者要求参与者对其工作投入的努力程度，b_i是发包者为这个工作最多能提供的报价，一共有n个参与者，参与者的集合为P＝{P₁，P₂，...，P_n}，每一个参与者P_j，j∈{1，2，...，n}有一个相应的地理感知覆盖范围，只有当采样兴趣点k在参与者P_j的地理感知覆盖范围内，才有可能完成相应的感知任务t_k，每一个参与者P_j向平台提交自己的竞标A_j＝(T_j，q_j，a_j),其中T_j是参与者P_j能够完成的任务集合，q_j是参与者相应的质量指标(即参与者的努力程度)，q_j∈(0，1]，a_j是参与者要求的报价，参与者集合P能够为任务t_k带来的质量覆盖定义为包含任务t_k的参与者的质量指标之和，即其中m表示发包者的数量，n代表参与者的数量。

3.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于：所述步骤2中对发包者的筛选包括:

步骤2-1：依次添加每个发包者的工作，判断该工作是否满足可行性要求，以判断发包者R_i的工作任务集J_i是否可行为例来说明工作过程，对于任意一个参与者P_j∈P，P′表示不包括参与者P_j的其他参与者集合，即P′＝P\P_j，对于J_i中的每一个任务t_k，其质量覆盖要求均为Q_i,遍历P′中参与者的竞标，如果能够完成任务t_k,且完成任务t_k的参与者的质量指标之和大于Q_i，则工作J_i为可行的工作；否则为不可行的工作，平台不接受发包者R_i的工作，对于所有发包者都执行上面的过程，从而得到所有可行的工作及其相应的发包者；

步骤2-2：计算每个满足可行性要求的发包者的价值密度w_i，即发包者能够为单位任务单位质量覆盖需求提供的报价；

步骤2-3：从满足可行性要求的发包者中找出价值密度最小的发包者R_i·并剔除，得到最终的获胜发包者集合R_w；

步骤2-4：每一个获胜发包者R_i∈R_w实际支付的金额定义为该发包者质量覆盖需求、工作所包含任务数目和最小价值密度的乘积M_i＝w_i·Q_i|J_i|，计算平台从发包者处实际收取的总金额

4.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于，所述步骤3对参与者进行筛选，得到获胜参与者集合P_w，其中每一个参与者P_j，j∈{1，2，...，n}能够带来的总的有效质量覆盖定义为即对于每一个属于参与者任务集合T_j的任务，如果参与者的质量指标小于此任务的质量覆盖需求，则参与者带来的有效质量覆盖为参与者的质量指标；如果参与者的质量指标大于此任务的质量覆盖需求，则带来的有效质量覆盖为此任务的质量覆盖需求，因此，参与者能够带来的总的有效质量覆盖取参与者为其任务集合中每个任务带来的有效质量覆盖之和，具体处理步骤如下：

步骤3-1：计算获胜发包者集合的任务集合把T^*中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设定为所有包含任务t_k的获胜发包者中最高的质量覆盖需求，即

步骤3-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_j,如果存在相等的参与者则随机选择，将P_j加入获胜参与者集合P_w中，并从P中去除P_j，更新任务集合T^*中，属于T_j的每个任务t_k的质量覆盖需求

步骤3-3：若任务集合T^*中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤3-2。

5.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于，所述方法步骤4中确定支付给每一个获胜参与者P_j∈P_w的报酬p_j的具体处理步骤如下：

步骤4-1：将P_j从所有参与者集合P中去除，设p_j＝0；

步骤4-2：从参与者集合P中选择报价与当前所带来的总的有效质量覆盖的比值，即最小的参与者P_r，将P_r加入获胜参与者集合且从P中去除，同时设支付给P_j的报酬为，然后更新任务集合T^*中，属于T_r的每个任务t_k的质量覆盖需求为： $Q_{t_k}=Q_{t_k}-\min \left(Q_{t_k},q_r\right);$

步骤4-3：如果任务集合T^*中所有任务的质量覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤4-2。

6.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于，所述步骤5中平台需要判断是否满足预算平衡，如果从发包者处收取的总金额大于支付给获胜参与者的总报酬，即则满足预算平衡，否则清空所有集合。

7.根据权利要求1所述的一种质量敏感的地理区域信息的众包感知方法，其特征在于，所述步骤6中平台为每一个获胜发包者R_i分配获胜参与者集合PA_i的具体处理步骤如下：

步骤6-1：R_i工作中的每一个任务t_k的质量覆盖需求设为Q_i,把不属于R_i工作中的任务，即t∈T_all\J_i的质量覆盖需求设为0；

步骤6-2：由于只有同时属于参与者任务集合和发包者工作的任务，即t∈T_j∩J_i才有质量覆盖需求，因此只要参与者带来的总的有效质量覆盖则说明参与者的任务集合与发包者的工作存在交集，且每个参与者能够带来的总的有效质量覆盖至多和当前工作所需的质量覆盖需求相等，如果在P_w中存在参与者带来的总的有效质量覆盖等于当前工作所需的质量覆盖需求从这些参与者中选择质量指标最低的参与者P_j，否则从P_w中选择带来的总的有效质量覆盖最大的参与者P_j；

步骤6-3:将P_j加入PA_i且从P_w中去除，更新R_i工作中任务t_k(该任务由T_j完成)的质量覆盖需求

步骤6-4：若该发包者工作中所有任务覆盖需求等于0，则停止，否则继续步骤6-2。

8.一种质量敏感的地理区域信息的移动众包感知系统，其特征在于：所述系统包括发包者筛选模块，参与者筛选模块，定价机制模块和分配机制模块；

发包者筛选模块将不能被所有任务参与者满足质量覆盖需求的工作以及存在垄断参与者的工作排除，选出获胜发包者集合并确定获胜发包者的实际支付金额；

参与者筛选模块从所有参与者中选择满足获胜发包者质量覆盖需求且总报价较低的获胜参与者集合；

定价机制模块确定分配给每一个获胜参与者的报酬，这个报酬是可以满足参与者可信性的一个临界值；

分配机制模块分配给获胜发包者相应的尽可能正好满足其质量覆盖需求的参与者集合。

9.一种质量敏感的地理区域信息的移动众包感知系统，其特征在于：所述系统包括：首先，在平台提供地理区域的兴趣点感知任务后，发包者与参与者提交竞标，接着仔细地从所有发包者里选择工作，这些被选择的发包者的工作集合需要满足所包含任务的质量覆盖需求能够被所有的参与者完成，并且不存在垄断的参与者，并确定每一个获胜发包者的实际支付金额；然后，根据一个筛选标准，以贪婪的方式选择获胜的参与者；定价机制计算每一个获胜参与者的报酬；最后，为了满足公平性，需要分配给获胜的发包者相应的正好能满足他的质量覆盖需求的获胜参与者集合。