一种基于数字人民币的超级智能城市群智感知激励方法

本发明涉及数字货币，尤其涉及一种基于数字人民币的超级智能城市群智感知激励方法。

背景技术：

1、目前，群智感知正处于快速发展阶段，在工业互联网、智慧城市、智能医疗等领域下得到了广泛的应用，尤其在超级智能城市中，可以帮助数据使用者快速收集足够数量的高质量、真实可靠的数据。与传统的传感器网络相比，群智感知旨在利用大量普通用户及其携带的移动设备来实现大规模的社会感知任务。随之引出更早出现的概念—众包。众包是指通过人们现有的移动设备形成交互式、参与式的传感网络，将感知任务发布给网络中的个人或团体完成，从而帮助专业人士或公众收集数据、分析信息、分享知识。众包是一种特定的资源获取模式，个人或组织可以利用大量的网络用户来获得所需的服务和想法。它也是一种解决问题的分布式模式。

2、然而，在实际群智感知任务数据采集过程中，由于用户需要付出一定的成本完成感知任务，所以用户参与感知任务的积极性不高，这就会出现由于参与人数不足而数据量不够的情况。除此之外，群智感知面临的另一个挑战是数据的质量问题。对于不同地区不同情况的数据的分析需要依赖于大量真实测量的数据，而由于用户采集和上传时使用的设备的差异，本发明无法直接判定其上传的数据是否真实可靠，所以获得的数据可能并不能够真实反应实际情况，即数据质量不高。

3、数字人民币是由中国人民银行发行的数字形式的法定货币，作为一种新的支付形式，主要定位于现金类支付凭证，与实物人民币具有同等法律地位和经济价值。数字人民币的使用，有助于提高支付体系的效率与安全，作为安全等级最高的资产，可在不依赖银行账户的前提下进行价值转移，借助nfc技术实现双离线支付，彻底脱离了网络对移动支付行为的约束，具有“支付即结算”特性。数字人民币的管理采取中心化管理、双层运营，人民银行在数字人民币运营体系中处于中心地位，负责向作为指定运营机构的商业银行发行数字人民币并进行全生命周期管理，指定运营机构及相关商业机构负责向社会公众提供数字人民币兑换和流通服务。但是目前的网络环境的条件下，很多支付场景没有办法实现，影响数字化人民币的普及和应用，所以数字人民币迫切需要一个智能化的环境进行推广、应用和创新。

4、cn114742441a公开了一种基于参与者偏好度的提高群智感知数据质量的方法。该发明方法中，首先，以高准确度的参与者感知的数据为基准数据，对参与者对不同数据属性感知质量的偏好度进行计算，计算出参与者对不同属性数据的感知质量的偏好度。在随后的平台数据采集时，针对不同类型的数据，优先选取综合完成质量高的参与者，以提高数据采集质量。

5、然而对于目前的群智感知而言，过度依赖集中式平台是导致用户信任度低的主要问题，这也是导致用户参与度不足和感知数据质量低的主要原因。除此之外，缺乏适当的激励措施会导致参与积极性不足，目前激励的措施无法保证匿名安全性、支付即结算等技术需求，所以需要借助数字人民币优化现有激励措施，促进用户参与任务，保护用户隐私。

技术实现思路

1、本发明针对现有群智感知依赖集中式平台导致用户信任度低的问题，提出一种基于数字人民币的超级智能城市群智感知激励方法，借助分布式技术，并且将数字人民币作为数据任务收集的奖励，促进参与群智感知任务。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于数字人民币的超级智能城市群智感知激励方法，采用用户层、区块链层、数字人民币系统层三部分，数据使用用户发布群智感知任务，并提供相应支出的数字人民币金额，任务参与用户完成感知任务，上传感知数据到区块链上完成用户信息的存储，区块链通过多属性拍卖算法筛选感知数据，根据中标情况自动调用数字人民币系统相关接口将数字人民币发放至中标用户的数字人民币账户中，实现奖励发放。

4、进一步地，区块链使用hyperledger fabric分布式账本平台，其共识算法由一定数量的预先选择的认证节点执行。

5、进一步地，区块链网络中，利用智能合约将上传信息写入区块中，并将区块存储在每个节点中。

6、进一步地，所述智能合约包括以下3个：

7、合约1：用户信息合约，用于将用户信息写入区块链；

8、合约2：多属性拍卖合约，根据效用值对数据信息的属性集进行排序，并将属性集和排序写入区块；

9、合约3：感知数据可信度合约，用于执行感知数据相似性判断，将感知数据写入区块链，更新用户信誉值，发放奖励。

10、进一步地，3个智能合约的调用方法为：

11、1)当用户注册并将用户信息保存在区块链和数据库中时，将调用合约1；

12、2)在完成感知任务时，用户上传感知数据属性集，用户根据任务要求将感知数据属性集上传至区块链，并通过合约2写入区块链；

13、3)当用户将数据属性设置上载到设置的需求数或达到任务时间时，在区块链上调用合约2来执行多属性拍卖算法，根据多属性拍卖算法获得的效用值对参与的用户进行排序，设置阈值，选择阈值内的用户上传感知数据；

14、4)阈值内的用户上传其感知数据，当所有阈值内的用户完成其感知数据的上传或达到任务中指定的时间时，调用合约3，基于数据相似度执行数据质量评估算法，将感知数据写入区块链，并将更新后的奖励发放情况写入区块链。

15、进一步地，所述多属性拍卖算法，将数据筛选过程在区块链上完成，利用数据的多个属性计算效用值，通过数据效用值对感知数据进行筛选。

16、进一步地，属性信息包括：用户投标价格、数据收集频率、感知位置和不成功的中标投标数量，不同类型的属性信息进行标准化处理后再进行聚合，属性集的总效用值的计算公式为：

17、

18、其中，分别为用户投标价格、数据收集频率、感知位置和不成功的中标投标数量属性集的效用值，β、λ、μ和分别为用户投标价格、数据收集频率、感知位置和不成功的中标投标数量属性集的权重，权重之和为1，参数α确保属性的边际效用不会增加。

19、进一步地，确定属性权重的方法如下：

20、假设专家群体为z＝{z1,z2,z3,...,zm}，属性集为c＝{c1,c2,c3,...,cn}，是一个混合决策矩阵，mij表示专家zi分配给属性cj的权重值；

21、首先，利用方差来确定专家对不同属性的评分的分化程度：

22、

23、表示由专家zi分配给所有属性的值的算术平均值；

24、由方差计算出的标准属性显著差异矩阵中的相应元素：

25、

26、根据决策者对标准属性中重要差异的矩阵的判断，利用logsig函数对该矩阵进行映射和变换：

27、

28、a是反映决策者对标准属性中重要差异矩阵的调整的重要参数，a越大表示决策者对专家判断的认可越少，a越小表示对专家判断的认可越多；

29、通过量化每个属性在专家判断中的重要性，得到了该专家zi的属性权重值：

30、

31、

32、然后，结合所有专家得到的专家经验权重值为：

33、

34、总体属性值由任务发布者和专家经验决定，因此权重值由公式计算：

35、

36、rj表示任务发布者分配给第j个属性的权重值。

37、进一步地，所述数据质量评估算法，利用k近邻的算法来比较相邻数据的相似性，并根据数据质量更新用户信誉值。

38、进一步地，数据质量评估算法具体为：

39、

40、其中，(x1,y1)和(x2,y2)表示表示感知数据的两组向量位置；

41、选择每组数据距离最近的k组数据，计算获得的感知数据相似情况：

42、

43、

44、其中，ai和aj分别表示两组感知数据，n表示数据的平均值；

45、取前k个数据的均值，作为该组数据的相似情况，获得相似度矩阵，反映与周围数据的相似性：

46、

47、根据数据相似情况，更新用户信誉值：

48、r(u)′＝w1*r(u)+w2*d

49、d为某用户提供的感知数据归一化度矩阵的值，r(u)为用户前一阶段信誉值，r(u)’为用户更新后的信誉值，w1和w2为对应的权值；

50、根据更新的信誉值情况，信誉值低于某一设定阈值的用户数据将被剔除，实现感知数据的二次筛选；信誉值持续多次低于某一阈值的用户将被注销账户。

51、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

52、本发明提出的基于数字人民币的超级智能城市群智感知激励方法，框架包括用户、区块链、数字人民币三部分。用户参与任务上传感知数据到区块链上完成感知数据的筛选和存储，并进行信誉值的更新和奖励的发放。根据区块链的数据筛选结果发放数字人民币奖励。该架构引入区块链，解决了群智感知依赖集中式平台的问题，区块链与数字人民币相结合，实现信誉值和奖励发放的真实可靠、高效公正。

53、同时，本发明提出多属性拍卖模型将数据筛选过程在区块链上完成，利用数据的多个属性计算效用值，通过数据效用值对感知数据进行筛选。该模型可以有效提高数据的质量，能够帮助实现低成本获得高质量的感知数据。

54、此外，本发明提出基于k近邻的数据质量评估和信誉更新算法，该算法利用k近邻的概念来比较相邻数据的相似性，以避免用户恶意伪造数据，保证数据的真实性和可靠性。并根据数据质量更新用户信誉值，可以帮助发现恶意用户，提高数据质量。