CN109583641A - 一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，包括以下步骤：发布任务并提供任务奖励；接收所述任务并对所述任务进行评估；根据对所述任务的评估结果决定是否参与所述任务；若是则转发所述任务，若否则丢弃数据；当所述任务达成，则将对应于所述任务的解决方案反馈至任务发布节点；所述任务发布节点向所有参与所述任务的节点提供所述任务奖励。本发明中的激励机制能最大程度的激发节点的参与兴趣，并为了获得奖励保证最大的时效性。

Description

一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法

技术领域

本发明涉及一种推荐方法，具体涉及一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法。

背景技术

随着下一代网络技术的飞速发展，移动技术与互联网技术相互融合，并且智能手机的成本不断的降低，使得智能手机的普及率越来越高。由于智能手机的方便性和功能的多样性，利用智能手机上网的人数越来越多，并且已经远远的超过了借助其他上网工具上网的人数。而用户在现实世界中移动，移动设备可以采集用户的相关数据，相关的应用可以利用数据来提高用户的服务质量。为了赢得商机，各大网络运营商和网络公司都往移动互联网领域投入了巨大的人力和财力，利用自己开发的基于智能手机的网络应用程序，向移动用户提供的服务。从而获得了巨大的利润。

人们对资源获取的方式不在满足传统方式，更愿意追求跨越地点和时间的限制，更加方便自如的获取信息，由此普适计算作为一种新型的计算模式应运而生，在该模式下，人们可以不受时间、地点、使用方式等条件的约束，对信息进行自由获取或处理，人们仅需知道自己的目标和结果而无需关注计算机的软件硬件环境。但由于移动设备的存储与能耗有限，面对网络上海量的信息，如何能从中提取到真正满足自己需求的信息，即信息过载的问题，对于移动用户来说就变得更加至关重要。

推荐系统是解决信息过载问题的一个较为成功的方法，移动推荐系统是传统推荐系统在移动互联网领域的延伸，它处在一个移动的环境中，比如用户的移动性、设备的移动性和接入的移动性。用户的移动性指的是用户在使用移动设备时空位置不固定，具有显著“3A”特征(Anytime、Anywhere和Anyhow)。设备的移动性是指设备便于携带，可以随用户移动。显而易见，由于设备是移动的，造成设备的接入也是移动的。这就决定了推荐可用的上下文信息变化很快，上下文信息对用户偏好需求影响更大，在不同的上下文环境中移动用户将会有不同的需求，需要利用数据蕴含的各类信息才能生成满足移动用户需求的推荐结果。移动应用领域丰富、多样的数据催生了多种移动推荐应用，成为当前的研究热点之一。

激励机制是移动推荐研究中的一个重要问题，即通过设计合理的激励方式来激励足够多的参与者参与进来，并提供高质可靠的用户数据。因为数据稀疏性是目前影响推荐性能的关键瓶颈问题。由于移动环境中的数据涉及更多的隐私数据，因此推荐系统的安全也逐渐成为用户关注的焦点，因此激励机制就显得尤为重要，只有有效的、安全的激励机制，能吸引更多的用户参与进来，才能更好为用户提供更好的推荐性能，提高用户体验。

目前移动推荐的主要做法是通过收集移动数据进行深度信息挖掘，获取数据相关的时空语义特性和用户属性、社会属性等信息，然后再综合考虑各种信息，按照一定的算法生成推荐结果。但这种方法在动态多变的移动环境中，不能很好的反映用户在不同的地理位置、不同的时间段等不同的需求与兴趣，无法实现移动推荐中的上下文相关与个性化需求。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，该推荐方法包括：

发布任务并提供任务奖励；

接收所述任务并对所述任务进行评估；

根据对所述任务的评估结果决定是否参与所述任务；若是则转发所述任务，若否则丢弃数据；

当所述任务达成，则将对应于所述任务的解决方案反馈至任务发布节点；

所述任务发布节点向所有参与所述任务的节点提供所述任务奖励。

可选地，对所述任务进行评估，包括：

根据自己的信息评估自身节点参与所述任务获得任务奖励的概率。

可选地，对所述任务进行评估，还包括：

评估任务奖励额度与自身节点参与所述任务所消耗的资源比例。

可选地，根据邻居节点信誉值的高低或/和与目的节点的距离对所述任务进行转发。

可选地，在向邻居节点进行任务转发时，向所述邻居节点提供任务奖励。

可选地，若所述任务的解决方案存在多个，则向参与该任务的所有节点进行广播并提供任务奖励。

可选地，所述任务奖励包括现金奖励和信誉奖励。

可选地，该方法还包括信誉更新步骤，具体包括：

判断提供最优方案的节点是否为恶意节点，若是则进行信誉惩罚并全网广播。

可选地，所述信誉更新步骤还包括：

若任务发布节点不兑任务现奖励，则由参与所述任务的所有节点惩罚其信誉为0，并全网广播。

如上所述，本发明的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，具有以下有益效果：

本发明抛弃了传统推荐系统中一贯的收集用户信息在挖掘其兴趣爱好并进行相似推荐等理念，以规避隐私风险等问题，而是从激励机制角度，结合支付技术与信誉机制提出一种新的、安全的按需推荐策略。其基本思想是有需要推荐的节点自身发布任务并承诺奖励金额，其他节点收到后根据任务描述和自身信息评估是否参与任务：如果参与任务则根据自身数据评估并选择节点转发，否则丢弃数据；节点在参与任务时为保证任务的顺利达成，会根据所存储的邻居信誉进行选择再转发，如果任务达成，则反馈给任务发布节点。如果收到多个方案则由任务发布节点进行评估，选出最优方案并对该方案的参与节点进行承诺奖励。

本发明提出一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，由节点按需发布任务(发布任务时可给出具体的任务要求)，其他节点评估奖励后选择是否参与任务并选择自己认为的优质邻居(考虑信誉高，离目标节点近等因素)进行转发，减少泛洪式数据转发，一方面大大减少转发带宽的浪费，另一方面保证数据的安全性；本发明结合信誉值进行双重激励，保证参与节点的诚实性，如出现恶意节点，则进行信誉惩罚，并泛洪广播全网，按照规则履行奖励承诺或完成转发任务，可以得到信誉奖励；本发明采用任务方案的最优保证，由于任务奖励金额的激励，会有更多的节点参与到方案的构建中来，发布节点最后可在多个方案中选择最优，而且该机制中主要奖励最优方案的参与者，并没有加大任务奖励的投入，却获得了最优的任务方案。本发明满足动态环境中的实时需求，由于移动环境具有很强的动态变化等不定因素，而推荐任务往往具有实时响应需求，比如要找最近的湘菜馆，或到某某地点的最近路线等。本发明中的激励机制能最大程度的激发节点的参与兴趣，并为了获得奖励保证了最大的时效性。

附图说明

为了进一步阐述本发明所描述的内容，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。应当理解，这些附图仅作为典型示例，而不应看作是对本发明的范围的限定。

图1为一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法的流程图；

图2为一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法的示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

如图1所示，本发明提供一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，包括以下步骤：

S1发布任务并提供任务奖励；

S2接收所述任务并对所述任务进行评估；

S3根据对所述任务的评估结果决定是否参与所述任务；若是则转发所述任务，若否则丢弃数据；

S4当所述任务达成，则将对应于所述任务的解决方案反馈至任务发布节点；所述任务发布节点向所有参与所述任务的节点提供所述任务奖励。

S5信誉更新。

图2示出了一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法的示意图，具体地，

当节点存在需求时，可向邻居节点发布任务，给出任务的具体描述，并承诺任务奖励，包括奖励金额。此时，定义发布任务的节点为任务节点，本实例中以从地点A到达地点B的最快路径为例，奖励金额为α+β。

当邻居节点收到任务时，可跟据自身情况评估是否参与任务，主要考虑以下两个方面：

1、根据自己的位置是否位于A-B线路之间，以及自己及直接邻居拥有的信息预测参与该任务获得奖励的概率是多少，(比如，计算A-B之间有n条路径,其中2条路径需要经过自己，则概率计算可以用2/n)，如果概率过低则选择不参加；

2、如果参与并获得奖励的概率大，则主要侧重评估完成该任务的资源消耗与可能获得奖励额度(比如需要和m个节点进行通信，则比值为：(m*通信量)/(2α/n))，是否值得参与任务。

在本实施例中，一方面，节点评估从地点A到达地点B经过该节点是否最可能为最佳方案，可以结合最短路线以及实时路况来综合考虑；另一方面评估该任务需要多少节点参与完成，能获得多少奖励以及需要消耗多少资源，利润值不值得去做。

移动环境下全网是完全分布式结构，所有节点平等，为了很好的实现节点之间的协作，节点存储邻居用户的信誉值，以便在完成任务时可选择信誉更高或更有利于完成该任务的节点(比如离目的地更近)进行转发，比如根据与邻居节点的交互给邻居节点打分(比如交互过程快，响应结果价值高，则信誉值高)。所以节点一旦决定参与任务，节点应尽最快的速度、最高的质量去完成任务，在进行节点转发选择时考虑任务最优与邻居的信誉，并且为了激励下一跳节点的参与性，应合理给出奖励分配方案。比如本例中预估参与节点数为n，则奖励分配为α/n+β。

一旦找到解决方案，立即反馈给任务发布节点，并由任务发布节点来进行评估，是否完成任务。如果存在多个方案，则由发布节点选出最优方案，并向参与节点广播并验证，并兑现承诺的奖励。最优方案的参与节点的奖励为α/n(其中n为最优方案的参与节点数)，为保证其他节点的参与积极性，不在最优方案中的其他参与节点奖励为β/m(其中m为不在最优方案中的其他参与节点数)。

对于遵守承诺的节点进行信誉奖励，比如兑现奖励承诺的任务发布节点，执行转发的中间节点；但如果最优方案在验证时，如果存在分歧，比如路径被缩短或延伸，则可以由最优方案的所有节点进行pbft算法共识，其中任务发布节点作为leader，判断恶意节点，一旦发现恶意节点，则进行信誉值减分惩罚并全网广播。

如果任务发布节点不兑现奖励的承诺，则由参与节点惩罚其信誉为0并全网广播，下次不再响应该节点发布的任何任务。

至此，整个按需推荐过程就完成了。本发明面向移动分布式环境设计了一种基于现金支付与信誉相结合的激励方法，最大限度的激发节点的参与积极性，实现按需推荐。同时，本发明针对转发中的恶意节点采用了已有的pbft算法作为共识机制，进行恶意节点的判定，并进行信誉惩罚与奖励。但为了保证全网的分布式，节点信誉值只存储在其邻居节点中，并不全网存储，因为这里考虑的主要分布式移动环境中，节点只能与其邻居节点进行交互，所以这是合理的。而对于不兑现支付奖励的任务发布节点因为行为恶劣，则惩罚较重，将其信誉直接降为0，不再响应该节点发布的任何任务。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，该推荐方法包括：

发布任务并提供任务奖励；

接收所述任务并对所述任务进行评估；

根据对所述任务的评估结果决定是否参与所述任务；若是则转发所述任务，若否则丢弃数据；

当所述任务达成，则将对应于所述任务的解决方案反馈至任务发布节点；

所述任务发布节点向所有参与所述任务的节点提供所述任务奖励。

2.根据权利要求1所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，对所述任务进行评估，包括：

根据自己的信息评估自身节点参与所述任务获得任务奖励的概率。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，对所述任务进行评估，还包括：

评估任务奖励额度与自身节点参与所述任务所消耗的资源比例。

4.根据权利要求1所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，根据邻居节点信誉值的高低或/和与目的节点的距离对所述任务进行转发。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，在向邻居节点进行任务转发时，向所述邻居节点提供任务奖励。

6.根据权利要求1所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，若所述任务的解决方案存在多个，则向参与该任务的所有节点进行广播并提供任务奖励。

7.根据权利要求1所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，所述任务奖励包括现金奖励和信誉奖励。

8.根据权利要求1所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，该方法还包括信誉更新步骤，具体包括：

判断提供最优方案的节点是否为恶意节点，若是则进行信誉惩罚并全网广播。

9.根据权利要求8所述的一种基于现金支付与信誉机制的移动推荐方法，其特征在于，所述信誉更新步骤还包括：

若任务发布节点不兑任务现奖励，则由参与所述任务的所有节点惩罚其信誉为0，并全网广播。