[发明专利]基于上瘾理论提高用户长期参与率的方法

说明书

本发明提供了一种基于上瘾理论提高用户长期参与率的方法，包括：根据任务中的数据质量要求确定完成任务的先后顺序，归于任务集合中；根据所述任务集合和群智感知系统中用户参与感知任务的历史数据，分别确定用户完成感知任务的需求和可以投入的预算；根据用户的需求和预算进行排序，确定用户的优先次序，并根据报价参考值给予选定用户奖励，使用户的参与资本存量与成本导致的负效用增加，直到用户停止参与感知任务为一个参与周期。本发明通过三个阶段筛选并培养忠实用户，并在一定程度上，同时增加了用户和平台的收益，提高了参与感知任务的用户数和用户参与感知任务的次数，从而延长了激励机制的有效周期。

技术领域

本发明涉及群智感知技术领域，特别涉及一种基于上瘾理论提高用户长期参与率的方法。

背景技术

群智感知是指利用大量智能设备(如智能手机、车辆等)进行如噪音检测、路况检测等感知任务。智能设备完成感知任务时，用户虽获得报酬，但必然也要消耗设备的能量、流量等资源，而由于自私性的存在，用户不会轻易付出成本来参与感知任务。因此通过激励机制来鼓励用户参与变得非常必要。同时，愿意参与感知任务的用户也不得不顾虑所花费的时间和自身的隐私信息问题。如何提高用户积极性,使人们保证质量的同时长期参与到感知任务之中是现有激励机制需要考虑的关键因素。

群智感知中用户出售服务给任务发布者，并制定策略来最大化自己的个人效用，任务发布者决定是否购买以及以什么价格购买他们的服务。基本框架如图1所示，用户与平台之间交互分为4步，分别是平台发布任务、用户参与任务、用户提交感知数据、平台发放报酬给用户。激励机制便是在这个过程中起到作用。激励方式很大程度上影响着着用户参与水平，虽然存在一些激励机制被赋予社交、乐趣等内在动力，但大多数激励机制更依赖于外部激励，如货币奖励。拍卖和博弈作为当前群智感知中主流的货币激励机制,已经针对多个方面展开了研究，如平台预算均衡、用户隐私、数据质量、区域覆盖、任务分配的公平性和合理性等。这些激励机制虽然各具优势，但大多有一个共同点，即以效用的最大化为目标，这就导致只要能通过构建经济学模型提出比原有机制更高效用的机制，则原有的激励机制将被推翻替代。这一结果意味着平台要么投入额外成本建立新的激励机制来吸引用户，要么牺牲更多平台的收益增大用户收益维持用户数量。

发明内容

本发明提供了一种基于上瘾理论提高用户长期参与率的方法，其目的是为了贴近现实的激励效果，更有效的促进用户参与群智感知系统。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于上瘾理论提高用户长期参与率的方法，应用于群智感知系统，包括：

步骤1，根据任务中的数据质量要求确定完成任务的先后顺序，归于任务集合中；

步骤2，根据所述任务集合和群智感知系统中用户参与感知任务的历史数据，分别确定用户完成感知任务的需求和可以投入的预算；

步骤3，根据用户的需求和预算进行排序，确定用户的优先次序，并根据报价参考值给予选定用户奖励，使用户的参与资本存量与成本导致的负效用增加，直到用户停止参与感知任务为一个参与周期；

步骤4，根据所述用户的负效用增加情况计算用户所需的额外刺激，并根据用户当前的上瘾培育情况确定所需的额外刺激，所述额外刺激为额外奖励和感知任务的参与优先权；

步骤5，所述额外刺激使用户的参与感知任务的次数增加，当成本导致的负效用增加超过阈值，用户开始戒瘾，所述群智感知系统停止本轮内对于用户的奖励，使参与资本存量与成本导致的负效用停止一个参与周期的累积；

步骤6，在停止累积参与资本存量与成本导致的负效用的参与周期之后的新参与周期，所述群智感知系统根据用户的参与资本存量、时间贴现因子以及负效用计算用户放弃戒瘾的可能性，并给予用户额外刺激，直至用户重新参与感知任务为止。

本发明的上述方案有如下的有益效果：