嚴 俊，庫少平，喻 楚

(武漢理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，武漢 430070) (*通信作者電子郵箱848477275@qq.com)

基于活躍度的眾包工作者信譽模型

嚴 俊*，庫少平，喻 楚

(武漢理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，武漢 430070) (*通信作者電子郵箱848477275@qq.com)

針對現(xiàn)有眾包系統(tǒng)不能有效地控制眾包交互過程中工作者的活躍積極性和任務(wù)完成質(zhì)量的問題，提出了一種基于活躍度的工作者信譽模型來實現(xiàn)眾包平臺的質(zhì)量控制。該模型改進了平均信譽模型，從工作者活躍度和歷史信譽值的角度提出了活躍因子和歷史因子的概念。首先根據(jù)眾包工作者最近30 d內(nèi)參與眾包活動的天數(shù)計算工作者的活躍因子；然后根據(jù)歷史因子計算眾包工作者的歷史信譽值；最后根據(jù)計算出來的活躍因子和歷史信譽值計算基于活躍度的工作者信譽值，以衡量眾包工作者的工作能力。理論分析和測試實驗結(jié)果表明：與平均信譽模型相比，根據(jù)基于活躍度的工作者信譽模型選取的眾包工作者在任務(wù)完成質(zhì)量上提高了4.95%，在任務(wù)完成時間上減少了25.33%；與基于證據(jù)理論信任模型相比，在任務(wù)完成質(zhì)量上提高了6.63%，在任務(wù)完成時間上減少了25.11%。實驗結(jié)果表明，基于活躍度的工作者信譽模型在實際眾包項目中能夠有效提高眾包任務(wù)的完成質(zhì)量，減少眾包任務(wù)的完成時間。

眾包；活躍因子；歷史因子；工作者信譽模型；平均信譽模型

0 引言

在眾包項目[1-4]中，不同工作者從事相同任務(wù)生產(chǎn)效率差距可達10至40倍[5]，同時個體數(shù)量的增長帶來了群體多樣性的增加，會使最后眾包任務(wù)結(jié)果的不確定性增大，導(dǎo)致眾包任務(wù)完成質(zhì)量并沒有隨著工作者數(shù)量的增加而提高。為提高眾包服務(wù)的工作效率和完成質(zhì)量，選取優(yōu)質(zhì)的眾包工作者來接受眾包任務(wù)，成為提高眾包效率的最直接手段。

相比其他的眾包質(zhì)量控制模型[6-9]，Jurca等[10]提出的平均信譽模型在實際的眾包系統(tǒng)得到了廣泛運用。該模型將工作者所有的歷史任務(wù)完成質(zhì)量累加后取平均值作為該工作者的信譽值，之后根據(jù)信譽閾值選擇合適的工作者安排工作任務(wù)。其不足之處是：工作者的所有歷史任務(wù)完成情況對于工作者當(dāng)前信譽值的影響力都是等價的，而且忽視了工作者當(dāng)前的活躍狀況。在實際應(yīng)用中時間更近的歷史任務(wù)的完成情況，對工作者目前的信譽具有更有參考價值。

阮閃閃等[11]也從信譽值的角度提出了基于證據(jù)理論的信任評估模型來實現(xiàn)眾包工作者的綜合工作能力評估。該模型主要利用改進的證據(jù)理論對證據(jù)序列進行融合，計算其直接信譽和間接信譽，最終得到工作者綜合信譽。其優(yōu)點是很好地區(qū)分出了惡意的接包工作者，具有較強的檢測能力。其不足之處是：在眾包交互初期，整體工作者的信譽值不會相差太大，不能很好地區(qū)分工作者綜合工作能力；如果工作者偶爾接包失敗，會對整體信譽值造成很大影響，沒有考慮活躍度對工作者整體信譽值的影響。

由此，本文提出了基于工作者活躍度的眾包工作者信譽模型，考慮了工作者的活躍度，提高近期任務(wù)結(jié)果質(zhì)量在總體信譽值中所占比例。使用該模型可以更好地選擇優(yōu)質(zhì)工作者，激勵工作者參與眾包活動，更高質(zhì)量地完成眾包任務(wù)。

1 基于活躍度的眾包工作者信譽模型設(shè)計

1.1 信譽模型設(shè)計目標(biāo)

本文提出的基于活躍度的眾包工作者信譽模型將工作者的信譽值和活躍度作為信譽值參考因素，在保證工作者信譽良好的同時，選擇較好活躍度的工作者來參與眾包服務(wù)?；诨钴S度的眾包工作者信譽模型的設(shè)計目標(biāo)如下。

1)警示目標(biāo)。警示工作者不要提交不可靠眾包結(jié)果，工作者最近一次的任務(wù)結(jié)果質(zhì)量將會對其信譽值產(chǎn)生相對較大影響，因此如果工作者最近一次提交了不合格的結(jié)果，將會對以后的信譽值影響較大。

2)激勵目標(biāo)。鼓勵工作者保持活躍，如果一個工作者每天提交任務(wù)，則他的信譽值會高于偶爾提交任務(wù)的工作者。

3)公平目標(biāo)。通過增加活躍因子來調(diào)整工作者信譽，因為接包任務(wù)較少的工作者不可能有較高活躍度，所以在基于活躍度的眾包工作者信譽模型中不存在歷史任務(wù)總量較少卻工作者信譽值很高的情況。

1.2 工作者活躍度

基于活躍度的眾包工作者信譽模型的主要設(shè)計目的之一就是選擇更活躍的工作者來接包，為衡量眾包工作者的活躍度，本文定義活躍天數(shù)L及活躍因子P。

定義1 活躍天數(shù)。在最近30 d內(nèi)眾包工作者參與眾包活動的天數(shù)，其取值范圍為[0，30]。

定義2 活躍因子。根據(jù)工作者最近參與眾包活動的活躍天數(shù)所得的表示該工作者活躍度的系數(shù)。本文選擇使用歸一化的正切函數(shù)作為最近活躍天數(shù)映射到活躍因子的函數(shù)為：

P=(arctan (L-β)+arctanβ)/(π/2+arctanβ)

(1)

其中，參數(shù)β起著控制活躍因子增長速度的作用，圖1表示式(1)的曲線。從圖1中得出，當(dāng)活躍天數(shù)L=β時，活躍因子P=0.5，當(dāng)L值接近β時，活躍因子P變化速率較大；當(dāng)L值遠離β時，活躍因子P變化速率減小；當(dāng)L>β時，一側(cè)迅速地高于0.9，而在L<β時，活躍因子迅速地低于0.1。由此可知L=β是工作者活躍度高低的一個分界線，活躍工作者和不活躍工作者在活躍因子值上區(qū)分明顯，眾包任務(wù)發(fā)布者可以通過調(diào)整β值的大小，控制對眾包活躍天數(shù)的平均要求，有效調(diào)整整體工作者的活躍因子并激勵工作者保持較高的活躍度。

1.3 改進工作者歷史信譽值

在平均信譽模型中，引入一個歷史信譽值的變量Rik，該變量表示了工作者i在第k次完成眾包任務(wù)之前的信譽值。在工作者i第k次完成任務(wù)時，其該次得到的信譽獎勵為rik,若任務(wù)結(jié)果合格，rik=1；否則rik=0工作者進行第k次任務(wù)之后的信譽值計算方式如式(2)所示：

(2)

當(dāng)k→∞時，(k-1)/k→1,1/k→0，這表明在平均信譽模型中，隨著任務(wù)總量的增大，工作者的信譽值將越來越接近工作者的歷史平均信譽值，而當(dāng)前任務(wù)對信譽值的影響將越來越小。而調(diào)查研究表明，在實際眾包項目中最近一次的眾包任務(wù)結(jié)果更具參考價值[12]，對整體的眾包結(jié)果質(zhì)量貢獻更具加影響力。

圖1 活躍因子計算函數(shù)曲線

所以本節(jié)提出歷史因子α的概念和新的計算歷史信譽值的模型，該模型提高了眾包工作者的最近一次任務(wù)結(jié)果完成質(zhì)量在總體信譽值中所占的比例。在工作者完成第k次任務(wù)之后，其信譽值Ri將根據(jù)式(3)進行更新：

Ri=αRik+(1-α)rik;rik=0或1

(3)

其中：參數(shù)α稱為歷史因子，α的取值范圍[0,1]，當(dāng)(1-α)<1/k時，當(dāng)前任務(wù)對總體信譽值影響小于平均信譽模型；當(dāng)(1-α)>1/k時，當(dāng)前任務(wù)對總體信譽值影響大于平均信譽模型；當(dāng)(1-α)=1/k時，當(dāng)前任務(wù)對總體信譽值影響等于平均信譽模型。由此可見，歷史因子α控制著工作者最近一次提交任務(wù)結(jié)果所占信譽值比例的影響力度。

1.4 基于活躍度的工作者信譽值

基于活躍度的工作者信譽值體現(xiàn)了工作者在歷史信譽和活躍度兩方面的因素，相比平均信譽模型：引入的活躍因子，使得活躍度低的工作者無法擁有較高的信譽值，避免了由于任務(wù)總量少帶來較高信譽值的可能；引入的歷史因子，提高近一次任務(wù)完成結(jié)果的影響力，使工作者對完成質(zhì)量更為重視。

定義3 基于活躍度的工作者信譽值:根據(jù)眾包工作者活躍因子和歷史信譽值，所得到的信譽值表示該工作者接包能力的指標(biāo)，用Ti表示，如式(4)：

Ti=Pi*Ri

(4)

設(shè)定好基于活躍度的工作者信譽閾值T，就可以決定是否讓工作者i進行接包任務(wù)，如式(5)：

(5)

閾值T的大小決定了眾包任務(wù)完成的時間和完成質(zhì)量，當(dāng)閾值T較低時，門檻放低，可以讓較多的工作者參與眾包任務(wù)，但工作者可能質(zhì)量較差；當(dāng)閾值較高時，能獲得較高的眾包質(zhì)量，但參與的工作者人數(shù)不夠多，可能會延長眾包任務(wù)完成的時間。由此看出，眾包工作者的數(shù)量和質(zhì)量對最后的眾包結(jié)果完成的時間和質(zhì)量有著直接影響。

1.5 基于活躍度的工作者信譽模型參數(shù)分析

基于活躍度的工作者信譽模型，是根據(jù)工作者歷史任務(wù)的完成情況和近30 d的活躍天數(shù)來計算基于活躍度的工作者信譽值，由式(1)、(3)和(4)可知，控制活躍因子的參數(shù)β和歷史因子α間接影響著基于活躍度的工作者信譽值。下面分別取活躍天數(shù)[1，30]和信譽值[0.1,0.9]計算對應(yīng)基于活躍度的工作者信譽值。

1)參數(shù)β=15時的工作者信譽值曲線如圖2所示。

圖2 β=15時工作者信譽值曲線

2)參數(shù)β=10時的工作者信譽值曲線如圖3所示。

圖3 β=10時工作者信譽值曲線

3)參數(shù)β=20時的工作者信譽值曲線如圖4所示。

圖4 β=20時工作者信譽值曲線

1.5.1 活躍因子參數(shù)β取值分析

式(1)中參數(shù)β是控制活躍因子增長速度的參數(shù)，根據(jù)上面三組曲線得知：當(dāng)活躍天數(shù)L>β時，活躍因子迅速提高到0.9，而L<β時，活躍因子迅速降低到低于0.1，因此L=β是區(qū)分工作者的活躍度高低的分隔線，活躍因子參數(shù)β反映的是眾包任務(wù)發(fā)布者對工作者活躍天數(shù)的平均要求。為了選擇更活躍的眾包工作者來接包眾包任務(wù)，眾包發(fā)布者可以根據(jù)眾包任務(wù)數(shù)目的大小，設(shè)置β的值來選擇眾包工作者，以達到更好的眾包效益。當(dāng)任務(wù)數(shù)量較小時，β值可取20～30，選擇更優(yōu)質(zhì)的工作者；當(dāng)任務(wù)數(shù)量較大時，β值取10～15，可以得到更多的工作者參與眾包任務(wù)；任務(wù)量適中時，β=15較為合適。

1.5.2 歷史因子α取值分析

式(3)中歷史因子α控制著工作者最近一次提交的任務(wù)結(jié)果在總信譽值中所占的比例，強調(diào)距離當(dāng)前時間近的歷史任務(wù)完成情況對當(dāng)前工作者的信譽影響大于距離當(dāng)前時間遠的。根據(jù)圖2～4得知，當(dāng)活躍天數(shù)L<9時，眾包工作者不論歷史信譽值高低，最后得到的基于活躍度的工作者信譽值都小于0.2，并且工作者當(dāng)前完成任務(wù)所得的信譽值對總體的工作者信譽值幾乎沒有影響。為了突出當(dāng)前任務(wù)完成后所得信譽值的占比，需選擇合適的α值。

從圖2知，當(dāng)β=15時，曲線在L∈[10，20]時，工作者當(dāng)前完成任務(wù)所得的信譽對總體的工作者信譽值影響較大，此時符合基于活躍度的工作者信譽模型完成當(dāng)前任務(wù)對總體信譽值影響大于平均信譽模型的情況，由2.3節(jié)可知此時應(yīng)滿足(1-α)>1/L,所以得出0<α≤0.9；從圖3知，當(dāng)β=10時，曲線在L∈[5，15]時變化較大，同理可得0<α≤0.8;圖4知當(dāng)β=20時,曲線在L∈[15，25]時變化較大，同理可得0<α≤14/15，因此可以得出當(dāng)L∈[L-β，L+β]時，工作者當(dāng)前完成任務(wù)所得的信譽值對總體的工作者信譽值產(chǎn)生較大影響，此時0<α≤(L-β-1)/(L-β)。

1.5.3 基于活躍度的工作者信譽值閾值T分析

在眾包工作者選擇中，可以通過調(diào)整基于活躍度的工作者信譽值閾值T來控制優(yōu)質(zhì)工作者的數(shù)量。當(dāng)閾值T設(shè)置過高時，所選的工作者較為優(yōu)質(zhì)，但人數(shù)較少，可能導(dǎo)致完成眾包時間延長；而當(dāng)閾值T設(shè)置較低時，雖然提高了參與工作者人數(shù)，但所選工作者整體質(zhì)量偏低。根據(jù)圖2～4可以看出，閾值的高低直接決定了所選工作者的歷史信譽值高低和活躍度的高低，當(dāng)閾值T≥0.5時，任務(wù)發(fā)布者要求所選工作者的活躍天數(shù)L≥β，當(dāng)閾值T高于0.7時，只有歷史信譽值高于0.7的工作者可能符合基于活躍度的工作者信譽值標(biāo)準(zhǔn)。眾包任務(wù)發(fā)布者可以根據(jù)任務(wù)的實際情況，調(diào)整閾值的大小來控制所選工作者的質(zhì)量，獲得較好的眾包效益。

2 實驗結(jié)果與分析

為驗證基于活躍度的眾包工作者信譽模型的有效性，在地理信息采集眾包平臺上開展地理圖片核實的眾包實驗，首先將地圖上待驗證的興趣點門臉照片的核實工作設(shè)計成眾包任務(wù)，展示在移動客戶端任務(wù)顯示界面上，然后眾包工作者通過移動客戶端接受眾包任務(wù)，到實地去核實地理興趣點信息，并將核實結(jié)果提交到服務(wù)器，最終統(tǒng)計并分析眾包結(jié)果，與使用平均信譽值模型和基于證據(jù)理論信任模型在核實結(jié)果正確性和核實時間上作對比實驗。

2.1 實驗數(shù)據(jù)集

從地理信息采集眾包平臺的眾包結(jié)果中獲取30 000幅興趣點門臉照片作為核實對象，并從眾包采集工作者中每次選取500個工作者作為實驗工作者。另外，組織50名地理信息采集眾包平臺的專業(yè)審核人員作為人工核實工作者，以他們的結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)參考數(shù)據(jù)。由于本次實驗眾包任務(wù)量適中，所以取活躍因子曲線參數(shù)β=15，歷史因子α=0.9，信譽閾值T的取值范圍為[0.1,0.9]。

2.2 實驗結(jié)果與分析

分別根據(jù)平均信譽模型、證據(jù)理論信任模型和基于活躍度的工作者信譽模型計算500名眾包工作者的平均信譽值、證據(jù)理論信任值和工作者信譽值。不同信譽閾值產(chǎn)生的核實工作者人數(shù)如表1所示。

表1 不同閾值下工作者人數(shù)分布

分別選擇平均信譽閾值、證據(jù)理論信任閾值和基于活躍度的工作者信譽閾值范圍為[0.1,0.9]時的眾包工作者完成30 000幅興趣點信息圖片核實的眾包工作，基于平均信譽模型的眾包工作結(jié)果如表2所示。

表2 平均信譽模型的眾包工作結(jié)果

基于活躍度的工作者信譽模型的眾包工作結(jié)果如表3所示。

表3 基于活躍度的工作者信譽模型的眾包工作結(jié)果

基于證據(jù)理論信任模型的眾包工作結(jié)果如表4所示。

表4 基于證據(jù)理論信任模型的眾包工作結(jié)果

50名專業(yè)審核人員對30 000幅興趣點門臉照片進行了核實，結(jié)果為合格數(shù)為20 200，不合格數(shù)為9 200。

基于平均信譽模型、基于證據(jù)理論信任模型與基于活躍度的工作者信譽模型眾包結(jié)果對比顯示如圖5。

由圖5可以看出，隨著閾值T的增加，3種信譽模型的核實結(jié)果都越來越接近人工核實的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果，且基于活躍度的工作者信譽模型的核實結(jié)果的誤差率始終低于平均信譽模型。當(dāng)閾值T<0.5時，基于活躍度的工作者信譽模型的誤差率明顯比平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型的誤差率小得多，其中基于證據(jù)理論信任模型的誤差率是三者中最高的。特別地，當(dāng)閾值T=0.2時，基于活躍度的工作者信譽模型的誤差率與平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型的誤差率相差最大，分別達到4.95%和6.63%。當(dāng)閾值T超過0.6以后，3種模型選擇的工作者的誤差率非常接近，但基于證據(jù)理論信任模型的核實結(jié)果更接近于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果。

圖5 3種模型核實結(jié)果對比

平均信譽模型、基于證據(jù)理論信任模型與基于活躍度的工作者信譽模型眾包工作完成時間對比如圖6所示。

通過圖6可知，基于活躍度的工作者信譽模型閾值在0.5時核實時間(即眾包工作完成時間)取得最低，為5.6 d，平均信譽模型閾值在0.6時取得最低，為7.5 d，基于證據(jù)理論信任模型閾值在0.5時核實時間取得最低，為7.4 d，最好情況下工作者信譽模型相對于平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型分別提高了25.33%和25.11%。在閾值處于0.1～0.6時，基于活躍度的工作者信譽模型花費的核實時間都比平均信譽模型要少，但在閾值超過0.6以后，基于活躍度的工作者信譽模型的核實時間比平均信譽模型和基于證據(jù)理論信譽模型的長。

圖6 3種模型完成時間對比

綜合圖5～6可知：在核實結(jié)果誤差率上，當(dāng)閾值T<0.5時，基于活躍度的工作者信譽模型的誤差率比平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型低，在閾值T>0.6時，三者的誤差率幾乎趨于一致。在花費的核實時間上，當(dāng)閾值T<0.6時,工作者信譽模型花費的核實時間要比平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型要少，特別的，當(dāng)T=0.5時，工作者信譽模型花費的核實時間取得最小值，但當(dāng)T≥0.6時，工作者信譽模型花費的核實時間迅速增加，其增幅要遠大于平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型。其原因在于當(dāng)閾值T設(shè)置較高時，所選的工作者整體質(zhì)量偏高，完成任務(wù)的正確率也高，但在基于活躍度的工作者信譽模型中能夠同時滿足高活躍度和高信譽值的工作者較少，所以完成任務(wù)所花費的時間要多。當(dāng)信譽閾值T設(shè)置在中低范圍內(nèi)，基于活躍度的工作者信譽模型在選擇工作者時，既考慮了工作者的活躍度，又提高了工作者最近提交的任務(wù)的結(jié)果質(zhì)量占總體信譽值的比例，激勵工作者重視當(dāng)前任務(wù)的提交質(zhì)量，達到既快又高質(zhì)量地完成任務(wù)的效果。眾包服務(wù)在實際運用場景中門檻較低，基本都將閾值控制在中低范圍下，這時候基于活躍度的工作者信譽模型表現(xiàn)尤為出色，尤其是在閾值T為0.5時，既保證了高正確率又在花費時間上達到了最小值。

3 結(jié)語

本文提出的基于活躍度的工作者信譽模型，對眾包工作者重視當(dāng)前任務(wù)的完成質(zhì)量和維持良好的工作活躍性起著激勵作用。通過實驗，與平均信譽模型和證據(jù)理論信任模型在地理信息圖片核實眾包任務(wù)的正確性以及任務(wù)完成的時間作了對比。在選擇合理的歷史因子α、活躍因子參數(shù)β和閾值T的條件下，使用基于活躍度的工作者信譽模型來選取眾包工作者相比通過平均信譽模型和基于證據(jù)理論信任模型來選取工作者，其眾包任務(wù)完成的質(zhì)量更高，并且時間花費更少。

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This work is partially supported by the Natural Science Foundation of Hubei Province (2014CFB836).

YANJun, born in 1991. M. S. candidate. His research interests include embedded system, data mining.

KUShaoping, born in 1969. Ph. D., associate professor. His research interest include MCU and embedded system, network information system.

YUChu, born in 1991. M. S. candidate. Her research interests include embedded system.

Reputationmodelofcrowdsourcingworkersbasedonactivedegree

YAN Jun*, KU Shaoping, YU Chu

(SchoolofComputerScience&Technology,WuhanUniversityofTechnology,WuhanHubei430070,China)

Aiming at the problem that the existing crowd-sourcing system can not effectively control the active enthusiasm of the workers and the quality of task completion in the process of crowd-sourcing interaction, a worker reputation model based on active degree was proposed to realize the quality control of the crowd-sourcing platforms. The model improved the average reputation model, and the concepts of active factor and historical factor were put forward from the point of view of workers’ active degree and historical reputation value. First, the active factor of the worker was calculated according to his participating days in the crowd in the last 30 days, and then the historical reputation value of the crowd-sourcing worker was calculated according to the historical factor. Finally, the reputation value of the crowd-sourcing worker based on active degree was calculated based on the calculated active factor and historical reputation value, which was used to measure the ability of the crowdsourcing worker. The theoretical analysis and test results showed that compared with the average reputation model, the task completion quality of crowdsourcing workers selected by the worker reputation model based on active degree was increased by 4.95% and the completion time was decreased by 25.33%; compared with the trust model based on evidence theory, the task completion quality was increased by 6.63% and the completion time was decreased by 25.11%. The experimental results show that the worker reputation model based on active degree can effectively improve the quality of crowdsourcing tasks and reduce the completion time.

crowdsourcing; active factor; historical factor; worker reputation model; average reputation model

TP311.1; TP391

:A

2017- 02- 10;

:2017- 03- 07。

湖北省自然科學(xué)基金資助項目(2014CFB836)。

嚴俊(1991—)，男，浙江湖州人，碩士研究生，主要研究方向：嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘； 庫少平(1969—)，男，湖北黃岡人，副教授，博士，主要研究方向：單片機與嵌入式系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)； 喻楚(1991—)，女，湖北黃岡人，碩士研究生，主要研究方向：嵌入式系統(tǒng)。

1001- 9081(2017)07- 2039- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.07.2039