一种面向智能服务引擎的任务众包方法
【专利说明】一种面向智能服务引擎的任务众包方法 【技术领域】
[0001] 本发明属于物联网技术领域，特别涉及一种任务众包方法。 【【背景技术】】
[0002] 众包模式开启了一个微观参与的时代，大众的智慧日益凸显出巨大的商业价值。 当互联网可通过云端计算实现端到端的连接方式而搭建大众参与的创新平台，实现协同自 组织的新型网络工作环境，开放的在线环境将为实现对于个人潜能和个体价值的普遍再挖 掘提供新的平台。
[0003] 在移动互联网环境下，节点（人）作为新型感知服务节点的出现，其具有的移动 性、认知性、社会性和时空复杂性等区别于传统网络的新特性将给服务模式带来新的挑战， 引发新的变革。与此同时，伴随着Web2.0和各种移动社交服务的兴起，如何在移动、动态 和分布式环境下，基于社会网络、群智计算相关理论，以面向服务计算为理念，使用形式化 语言进行语义描述，分析移动节点间的行为演化和社会网络结构，构建面向移动终端的智 能引擎，将是移动互联网环境下智能服务面临的新的挑战，这在过去的研宄中很少涉及，需 要以全新的方式来开展研宄。 【
【发明内容】
】
[0004] 本发明的目的在于提供一种面向智能服务引擎的任务众包方法，以改进和克服现 有任务众包方法的缺点；本发明方法是当服务平台发布任务时，众多可提供服务的服务节 点自发以竞争形式争取任务，服务平台根据各服务节点反馈的竞标因子和由各服务节点 以往服务情况所决定的服务因子R(MP，权衡任务的分配目标，再结合任务的初始收益，计 算并赋予服务节点最终的收益。本发明方法可以在大规模任务众包环境下，通过服务平台 与服务节点间的博弈，快速发现并选择最优的服务节点，帮助智能服务引擎在提供尽可能 少的收益的情况下选择尽可能优的服务节点，即达到最高的"性价比"，从而提高任务众包 的效率和合理性。
[0005] 为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0006] 一种面向智能服务引擎的任务众包方法，包括以下步骤：首先服务平台根据接收 的服务请求将任务发布出去，各个服务节点若愿意接受任务则反馈各自的竞标因子用于竞 争任务；其次，服务平台根据各个服务节点反馈的竞标因子和任务的初始收益，计算各个服 务节点的基本收益；接下来服务平台计算各服务节点的服务因子和收益系数，并根据竞标 因子和服务因子来权衡任务的分发目标，将任务分配给对应的目标节点；最后待任务完成 后，服务平台评估本次任务完成情况，并提供给服务节点最终收益作为激励。
[0007] 优选的，具体包括以下步骤：
[0008] 步骤一：任务发布：服务平台给出任务Ti的初始收益S(TJ，并将任务1\及其初始 收益S(Ti)发布至可能提供解决方案的潜在服务节点；使在智能服务引擎中，Ti表示任务， ieU，U为任务集；
[0009] 步骤二：各服务节点基本收益计算：服务引擎发布任务后，各服务节点如希望接 受任务，即返回一个竞标因子I给服务平台；竞标因子用以影响任务的分发过程和最终收 益的计算；
[0010] 步骤三：服务平台根据任务Ti的初始收益S(Ti)和各服务节点提供的竞标因子Dj, 计算各服务节点完成任务所得的基本收益VTi);
[0011] 步骤四：服务节点服务因子计算：服务平台根据服务节点％的历史服务情况， 包括服务成功率SsJMp、服务及时率StJMp、服务满意度Ssd(Mp来计算节点的服务因子 R(Mj)；
[0012] 步骤五：收益系数的计算：服务平台根据服务节点％的服务因子R(MP计算服务 节点％在完成任务Ti时的收益系数Ai(Mj);
[0013] 步骤六：任务分发：服务平台根据服务节点的收益系数Ai (Mp和各服务节点反馈 的竞标因子计算任务Ti分配给服务节点^的权衡参考值Xi(Mp，并以此权衡任务的分 配目标；
[0014] 步骤七：被分配任务的服务节点完成任务并提交给服务平台；
[0015] 步骤八：计算最终受益：确认任务完成后，服务平台评估本次任务完成情况，计算 并给予完成任务的服务节点Mk最终收益Fi(Mk)的激励。
[0016] 优选的，还包括以下步骤：
[0017] 步骤九：服务平台记录下该服务节点完成本次任务的服务情况，用以在以后的任 务分发过程中评估服务节点的服务因子。
[0018] 优选的，服务节点最终被分配到任务的概率与其反馈的竞标因子正相关，而完 成任务后该服务节点所得收益与竞标因子负相关。
[0019] 优选的，步骤六中服务平台将权衡参考值Xi (MP的计算结果存入Xu集合中，取集 合元素的最小值，将任务分配给对应的服务节点。
[0020] 优选的，步骤一中服务平台根据任务Ti的类别、难度系数、可提供解决方案的用户 数量的相关信息给出任务Ti的初始收益S(TD。
【主权项】
1. 一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，包括w下步骤：首先服务平 台根据接收的服务请求将任务发布出去，各个服务节点若愿意接受任务则反馈各自的竞标 因子用于竞争任务；其次，服务平台根据各个服务节点反馈的竞标因子和任务的初始收益， 计算各个服务节点的基本收益；接下来服务平台计算各服务节点的服务因子和收益系数， 并根据竞标因子和服务因子来权衡任务的分发目标，将任务分配给对应的目标节点；最后 待任务完成后，服务平台评估本次任务完成情况，并提供给服务节点最终收益作为激励。
2. 根据权利要求1所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，具体 包括W下步骤： 步骤一：任务发布；服务平台给出任务Ti的初始收益S(T1)，并将任务Ti及其初始收益S(Ti)发布至可能提供解决方案的潜在服务节点；使在智能服务引擎中，Ti表示任务，iGU， U为任务集； 步骤二；各服务节点基本收益计算；服务引擎发布任务后，各服务节点如希望接受任 务，即返回一个竞标因子Dj.给服务平台；竞标因子用W影响任务的分发过程和最终收益的 计算； 步骤S;服务平台根据任务Ti的初始收益S(Ti)和各服务节点提供的竞标因子Dj.，计算 各服务节点完成任务所得的基本收益Bj.(Ti); 步骤四；服务节点服务因子计算：服务平台根据服务节点Mj斯历史服务情况，包括服 务成功率Ssr(Mj.)、服务及时率Sde(Mj.)、服务满意度Ssd(Mj.)来计算节点的服务因子R(Mj); 步骤五；收益系数的计算：服务平台根据服务节点Mj.的服务因子R(Mj.)计算服务节点Mj在完成任务Ti时的收益系数Ai(Mj.); 步骤六：任务分发；服务平台根据服务节点的收益系数Ai(Mj.)和各服务节点反馈的竞 标因子Dj.，计算任务Ti分配给服务节点Mj.的权衡参考值Xi(Mj.)，并W此权衡任务的分配目 标； 步骤走：被分配任务的服务节点完成任务并提交给服务平台； 步骤八：计算最终受益：确认任务完成后，服务平台评估本次任务完成情况，计算并给 予完成任务的服务节点Mk最终收益Fi(Mk)的激励。
3. 根据权利要求2所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，还包 括W下步骤： 步骤九：服务平台记录下该服务节点完成本次任务的服务情况，用W在W后的任务分 发过程中评估服务节点的服务因子。
4. 根据权利要求2所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，服务 节点最终被分配到任务的概率与其反馈的竞标因子Dj.正相关，而完成任务后该服务节点所 得收益与竞标因子Dj.负相关。
5. 根据权利要求2所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，步骤 六中服务平台将权衡参考值Xi(Mj.)的计算结果存入Xy集合中，取集合元素的最小值，将任 务分配给对应的服务节点。
6. 根据权利要求2所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于，步骤 一中服务平台根据任务Ti的类别、难度系数、可提供解决方案的用户数量的相关信息给出 任务Ti的初始收益S(Ti)。
7.根据权利要求2所述的一种面向智能服务引擎的任务众包方法，其特征在于， S、(下） 步骤S中基本收益Bj.(Ti)的计算公式为：^，巧）; J 步骤四中；服务成功率Ssr(Mj.)、服务及时率Sde(Mj.)、服务满意度Ssd(Mj.)和服务因子R(Mj.)的计算公式如下：
服务因子R (Mj) ; R (Mj)=P"*S" (Mj)+Pde*Sde (Mj)+Psd*Ssd (Mj) 其中；N,为服务成功次数，Ng为服务总次数；Nde为服务延迟次数；Ei为第i次服务的服 务满意程度，由被服务用户给出，〇<Ei<l;N为服务评价总次数；P,t、Pde、P,d分别为服务因子 计算中服务成功率、服务及时率、服务满意度所占的权重；P,t、Pde、Psd均为1/3,且P,t+Pde+Psd =1 ; 步骤五中收益系数Ai(Mj)的计算公式为；Ai(Mj)=Exp化(Mj)); 步骤六中权衡参考值Xi(Mj)的计算公式为：
步骤八中完成任务的服务节点Mk最终收益Fi(Mk)的计算公式为；Fi(Mk)=Bj化）?（l+Ai(Mj))。
【专利摘要】本发明公开了一种面向智能服务引擎的任务众包方法，包括：首先服务平台根据接收的服务请求将任务发布出去，各个服务节点若愿意接受任务则反馈各自的竞标因子用于竞争任务；其次，服务平台根据各个服务节点反馈的竞标因子和任务的初始收益，计算各个服务节点的基本收益；接下来服务平台计算各服务节点的服务因子和收益系数，并根据竞标因子和服务因子来权衡任务的分发目标，将任务分配给对应的目标节点；最后待任务完成后，服务平台评估本次任务完成情况，并提供给服务节点最终收益作为激励。本发明方法通过服务平台与服务节点的博弈，可以巧妙地帮助服务平台在付出尽量小的收益的条件下将任务分配给尽量合适的服务节点，即达到最高的“性价比”。
【IPC分类】G06Q30-06
【公开号】CN104794644
【申请号】CN201510184200
【发明人】安健, 桂小林, 田仕炜, 何昌其, 吴若飙, 张永琪, 钟华剑
【申请人】西安交通大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月16日