面向去中心化群体决策的激励方法及设备

1.本技术实施例涉及群体决策领域，尤其涉及面向去中心化群体决策的激励方法及设备。


背景技术：

2.群体的智慧指从一组参与者中获取高质量信息，其应用十分广泛，从简单的投票、问卷调查，到相对复杂的问题解决、决策、创新等。获取群体智慧的关键在于从人群中收集高质量信息。然而，由于数据收集的开放性，用户的质量良莠不齐，大量非专业用户的存在会降低收集到的信息的质量。此外，收据数据信息有成本(时间、精力、设备等成本)，如果没有合理有效的激励机制，用户没有动力去收集并提供高质量信息。
3.在许多领域中，用户提供的信息质量是无法验证的，一方面是因为收集的数据包含主观性信息，如用户对某餐厅或商品的评价；另一方面是因为验证的成本过于高昂，如逐条核实用户上报海量信息(交通、排队状况等)。众包技术被广泛用于这类无法验证的信息获取，针对众包技术的激励机制设计大多考虑有中央调控者(如平台)的设定，中央调控者通过给用户提供激励来协调用户的参与。例如，方式一：以用户在平台上的声誉值作为激励，引导用户的反馈可靠信息；方式二：通过奖励积分激励正常节点不断参与众包任务，以确保系统的良性运行。然而，现实中存在许多不存在中央调控者的情况，如在艺术鉴定中，一群学者合力鉴别一幅画作的真伪。这种去中心化的信息获取广泛存在于教育、艺术、科研等领域，但相关技术的研究仍较为缺失。
4.因此，亟需一种面向去中心化群体决策的激励方法，来激励用户上报高质量信息。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了面向去中心化群体决策的激励方法，用于激励用户上报高质量信息。
6.本技术实施例第一方面提供一种面向去中心化群体决策的激励方法，应用于服务器包括：
7.向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；
8.接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；
9.根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；
10.向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；
11.若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。
12.在一种具体实现方式中，所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：
13.确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制；
14.根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述目标激励分配机制以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。
15.在一种具体实现方式中，所述确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制，包括：
16.若每个参与方设备的努力成本均低于预设成本阈值，则将平均分配机制确定为目标激励分配机制；
17.若任意两个参与方设备之间的重视程度满足预设差异条件，则将基于夏普利值的分配机制确定为目标激励分配机制。
18.在一种具体实现方式中，所述确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制，包括：
19.根据预设的准确率估算规则以及所述每个参与方设备的努力程度，确定所述每个参与方设备的预估准确率；
20.若所述每个参与方设备的预估准确率均大于预设准确阈值，则将基于输出一致原则的分配机制确定为目标激励分配机制。
21.在一种具体实现方式中，所述努力程度包括付出努力以及不付出努力，努力参与方包括付出努力的每个参与方设备，不努力参与方包括不付出努力的每个参与方设备，所述方法还包括：
22.根据以下公式计算团体准确率：
[0023][0024]
其中，p
t
(e)表示团体准确率，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，表示每个参与方设备构成的集合，m表示中第m个参与方设备，m表示参与方设备的数量，为的子集，包含i个参与方设备，qm表示第m个参与方设备的预估准确率，em表示第m个参与方设备的努力程度；
[0025]
所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：
[0026]
根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述团体准确率以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。
[0027]
在一种具体实现方式中，所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：
[0028]
根据以下公式计算所述每个参与方设备的第一效用值；
[0029][0030]
其中，um为第m个参与方设备的效用值，d是由所述每个参与方设备提供的激励贡献组成的激励决策向量，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，vm为第m个参与方设备对所述待解决问题的重视程度，p
t
为所述团体准确率，pm为在所述目标激励分配机制下第m个参与方设备的激励占比，dn为m个参与方设备中第n个参与方设备
的激励贡献，dm为第m个参与方设备的激励贡献，c为第m个参与方设备的努力成本，em为第m个参与方设备的努力程度。
[0031]
在一种具体实现方式中，所述方法还包括：
[0032]
若未接收到任一参与方设备发送的激励确认指令，则向目标参与方设备发送重新决策指令，所述目标参与方设备至少包括所述任一参与方设备；
[0033]
接收目标参与方设备发送的新的激励贡献以及新的努力程度；
[0034]
根据所述目标参与方设备新的努力程度、所述目标参与方设备新的激励贡献、其他参与方设备的努力程度、其他参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第二效用值，所述其他参与方设备包括所述每个参与方设备中，除所述目标参与方设备之外的参与方设备；
[0035]
向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第二效用值；
[0036]
若接收到所述每个参与方设备发送的针对第二效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个其他参与方设备的激励贡献以及每个目标参与方设备新的激励贡献之和。
[0037]
本技术实施例第二方面提供一种计算机设备，包括：
[0038]
发送单元，用于向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；
[0039]
接收单元，用于接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；
[0040]
计算单元，用于根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；
[0041]
所述发送单元，还用于向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；
[0042]
分配单元，用于若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。
[0043]
在一种具体实现方式中，所述计算单元，具体用于确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制；
[0044]
根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述目标激励分配机制以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。
[0045]
在一种具体实现方式中，所述计算单元，具体用于若每个参与方设备的努力成本均低于预设成本阈值，则将平均分配机制确定为目标激励分配机制；
[0046]
若任意两个参与方设备之间的重视程度满足预设差异条件，则将基于夏普利值的分配机制确定为目标激励分配机制。
[0047]
在一种具体实现方式中，所述计算单元，具体用于根据预设的准确率估算规则以及所述每个参与方设备的努力程度，确定所述每个参与方设备的预估准确率；
[0048]
若所述每个参与方设备的预估准确率均大于预设准确阈值，则将基于输出一致原则的分配机制确定为目标激励分配机制。
[0049]
在一种具体实现方式中，所述努力程度包括付出努力以及不付出努力，努力参与方包括付出努力的每个参与方设备，不努力参与方包括不付出努力的每个参与方设备：
[0050]
所述确定单元，还用于根据以下公式计算团体准确率：
[0051][0052]
其中，p
t
(e)表示团体准确率，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，表示每个参与方设备构成的集合，m表示中第m个参与方设备，m表示参与方设备的数量，为的子集，包含i个参与方设备，qm表示第m个参与方设备的预估准确率，em表示第m个参与方设备的努力程度；
[0053]
所述计算单元，具体用于根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述团体准确率以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。
[0054]
在一种具体实现方式中，所述计算单元，具体用于根据以下公式计算所述每个参与方设备的第一效用值；
[0055][0056]
其中，um为第m个参与方设备的效用值，d是由所述每个参与方设备提供的激励贡献组成的激励决策向量，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，vm为第m个参与方设备对所述待解决问题的重视程度，p
t
为所述团体准确率，pm为在所述目标激励分配机制下第m个参与方设备的激励占比，dn为m个参与方设备中第n个参与方设备的激励贡献，dm为第m个参与方设备的激励贡献，c为第m个参与方设备的努力成本，em为第m个参与方设备的努力程度。
[0057]
在一种具体实现方式中，所述方法还包括：
[0058]
所述发送单元，还用于若未接收到任一参与方设备发送的激励确认指令，则向目标参与方设备发送重新决策指令，所述目标参与方设备至少包括所述任一参与方设备；
[0059]
所述接收单元，还用于接收目标参与方设备发送的新的激励贡献以及新的努力程度；
[0060]
所述计算单元，还用于根据所述目标参与方设备新的努力程度、所述目标参与方设备新的激励贡献、其他参与方设备的努力程度、其他参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第二效用值，所述其他参与方设备包括所述每个参与方设备中，除所述目标参与方设备之外的参与方设备；
[0061]
所述发送单元，还用于向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第二效用值；
[0062]
所述分配单元，还用于若接收到所述每个参与方设备发送的针对第二效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个其他参与方设备的激励贡献以及每个目标参与方设备新的激励贡献之和。
[0063]
本技术实施例第三方面提供一种计算机设备，包括：
[0064]
中央处理器，存储器以及输入输出接口；
[0065]
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
[0066]
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，并执行所述存储器中的指令操作以执
行第一方面所述的方法。
[0067]
本技术实施例第四方面提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的方法。
[0068]
本技术实施例第五方面提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，所述指令在计算机上执行时，使得所述计算机执行如第一方面所述的方法。
[0069]
从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：向每个参与方设备发送待解决问题，待解决问题为二元问题；接收每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，努力程度以及激励贡献基于待解决问题确定；根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值；向每个参与方设备发送每个参与方设备的第一效用值；若接收到每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向每个参与方设备分配总激励，总激励为每个参与方设备发送的激励贡献之和。通过参与解答待解决问题的各参与方设备提供的激励贡献，来时实现内部激励。同时，预设效用函数中考虑到每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，激励参与方设备提供质量更高的回答，并通过效用值反映各参与方设备所得的方式，确定每个参与方设备期望的努力程度和激励贡献。
附图说明
[0070]
图1为本技术实施例公开的面向去中心化群体决策的激励方法的一种流程示意图；
[0071]
图2为本技术实施例公开的激励机制的一种流程示意图；
[0072]
图3为本技术实施例公开的计算机设备的一个结构示意图；
[0073]
图4为本技术实施例公开的计算机设备的另一结构示意图。
具体实施方式
[0074]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0075]
本技术实施例提供了面向去中心化群体决策的激励方法及设备，用于激励用户上报高质量信息。
[0076]
考虑到现实中广泛存在的无中央调控者情景(即没有中央调控者提供激励并协调参与者行为的情景)，本发明提出了一种去中心化的激励机制，即内部激励技术。在该技术下，团队成员(各参与方设备)需要共同完成一个项目(解决一个待解决问题)，团队成员既是激励的提供者，又是任务的完成者，团队成员提供的激励在团队内部流动，因此称为内部激励。
[0077]
请参阅图1，本技术实施例提供的激励方法包括以下步骤：
[0078]
101、向每个参与方设备发送待解决问题，待解决问题为二元问题。
[0079]
本技术实施例提供的激励方法，主要用于解决群体决策中的二元问题。即待解决问题的答案只有两种或只有是否。比如，在艺术鉴定中，鉴别一幅画作的真伪就是一个二元
问题。
[0080]
对于参与解决前述待解决问题的用户(或者说参与方)，可以通过相应的参与方设备接收待解决问题，其中，待解决问题可以是参与方设备主动获取的，或者参与方设备被动接收到的推送；发送待解决问题的可以是问题提出方，或者相应众包平台的服务器，此处不作限制。可以理解的是，问题提出方也可以作为参与解决前述待解决问题的用户。
[0081]
102、接收每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，努力程度以及激励贡献基于待解决问题确定。
[0082]
当每个参与方设备接收到待解决问题后，用户便可以通过相应的参与方设备查看待解决问题，并选择其为了解决前述待解决问题的所愿意付出的努力程度以及所愿意提供的激励贡献。其中，每个用户提供的(或者说每个参与方设备发送的)激励贡献之和，作为待处理问题解决后(即待处理问题确定答案后)为每个参与方设备发送的激励来源。
[0083]
在一些具体实现方式中，努力程度可以是付出努力或不付出努力。其中，不付出努力的取值可以为0，表示用户不会付出努力回答待解决问题，也就是随机上报答案；付出努力的取值可以为1。
[0084]
103、根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值。
[0085]
最后，通过预先构建的预设效用公式，可以评估每个参与方设备的第一效用值，其中，第一效用值反映了每个参与方设备在相应努力程度以及激励贡献下的所得。
[0086]
104、向每个参与方设备发送每个参与方设备的第一效用值。
[0087]
由于每个用户也知道其(对应的参与方设备所)对应的第一效用值，可以反映其在相应努力程度以及激励贡献下的所得，因此，通过向用户发送第一效用值的方式，可以直观地让用户衡量到其选择的激励贡献以及努力程度是否合理。若用户认为合理，可以通过对应的参与方设备返回激励确认指令；若用户认为不合理，则可以对其对应的激励贡献以及努力程度进行调整，以实现对其对应的效用值的调整。
[0088]
105、若接收到每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向每个参与方设备分配总激励，总激励为每个参与方设备发送的激励贡献之和。
[0089]
可以理解的是，在群体决策的场景下，只有每个用户均对其当前所得(如第一效用值)满意时，才可以在相应的努力程度以及激励贡献的基础下，回答待解决问题，并上报回答。因此，当且仅当接收到每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令时，才认为可以按照当前各参与方设备的激励贡献，向每个参与方设备分配总激励。具体的，激励分配机制按需确定。
[0090]
本技术实施例中，通过参与解答待解决问题的各参与方设备提供的激励贡献，来时实现内部激励。同时，预设效用函数中考虑到每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，激励参与方设备提供质量更高的回答，并通过效用值反映各参与方设备所得的方式，确定每个参与方设备期望的努力程度和激励贡献。
[0091]
在一些具体实现方式中，为了通过激励分配机制的选择，来更好地激励用户提供高质量的回答，可以为参与解决前述待解决问题的每个参与方设备确定最优的激励分配机制，即目标激励分配机制，然后根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献、目标激励分配机制以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值。
[0092]
具体的，可选的激励分配机制包括但不限于：平均分配机制、基于输出一致原则的分配机制以及基于夏普利值的分配机制。其中，每种分配机制的适用情况如下：
[0093]
首先，为了更好的说明本技术实施例的技术方案，将第m个参与方设备努力程度em分为付出努力以及不付出努力，其中em＝0表示第m个参与方设备不付出努力，从而随机上报；em＝1表示第m个参与方设备付出努力，同时会引入第m个参与方设备的努力成本c。
[0094]
另外，用户的努力程度会对其回答的准确率产生直接影响，因此，二者关系如下：其中，第m个参与方设备的预估准确率a可以根据第m个参与方设备的专业性确定、或者根据第m个参与方设备历史准确率的平均值确定、或者根据第m个参与方设备在相应领域历史准确率的平均值确定，此处不做限定。
[0095]
在前述实施例的基础上，若每个参与方设备的预估准确率均大于预设准确阈值，即每个参与方设备的预估准确率都比较高，则将基于输出一致原则的分配机制确定为目标激励分配机制。基于输出一致的分配机制是基于成员上报的回答计算激励，其原则是：若每个参与方设备的回答一致，则每个参与方设备平分总激励；若每个参与方设备的回答不一致，则每个参与方设备都无法获得激励，而第m个参与方设备可以获得的比例为：
[0096][0097]
其中，其中，表示第m个参与方设备可以获得激励占比(获得的期望占总期望的比例)的期望值，为每个参与方设备构成的集合，m为的模(即)，即参与方设备的数量，为的子集，包含n个参与方设备。
[0098]
进一步的，还可以通过各参与方设备对应的努力付出或重视程度，来确定目标激励分配机制。具体的，若每个参与方设备的努力成本均低于预设成本阈值，则将平均分配机制确定为目标激励分配机制；若任意两个参与方设备之间的重视程度满足预设差异条件，则将基于夏普利值的分配机制确定为目标激励分配机制。
[0099]
也就是说，当不同参与方设备之间的努力成本均低于预设成本阈值，此时，采用不同的激励分配机制相差不多，那么为了提升激励计算效率，可以采用平均分配机制，来进一步减少计算资源的占用。第m个参与方设备可以获得的比例为：
[0100][0101]
其中，表示由每个参与方构成的集合的模，即参与方设备的数量m。
[0102]
当不同参与方设备之间的(对解决前述待解决问题的)重视程度相差较大时，以各参与方设备对最终答案准确率(即团体准确率)的贡献，来衡量每个参与方设备可以获得的激励，即采用基于夏普利值的分配机制，第m个参与方设备可以获得的比例为：
[0103][0104]
其中，p
t
表示团体准确率。
[0105]
根据上述内容可知，在三种激励分配机制下，对团体准确率更重视的成员(或者说用户)总会比另外一个成员付出更多的努力；当努力成本c较低(各参与方努力成本的平均值低于预设成本阈值，或各参与方努力成本均低于预设成本阈值，此处不作具体限制)时，优先选择平均分配机制，因为此时三种分配机制的效果类似，但是平均分配机制的原理与实现最简单；当成员的预估准确率均值a较高(各参与方预估准确率的平均值低于预设准确阈值，或各参与方努力成本均低于预设准确阈值，此处不作具体限制)时，优先选择基于输出一致的分配机制，因为预估准确率高的成员获得输出一致奖励的期望高，从而更愿意付出努力，进而提高团队准确率与社会福利；当团队成员对解决前述待解决问题的重视程度差异较大(各参与方重视程度的标准差平均值(或方差平均值)大于预设差异阈值，或各参与方重视程度的标准差或方差均大于预设差异阈值，即各参与方设备的重视程度满足预设差异条件，此处不作具体限制)时，优先选择基于夏普利值的分配方式，因为各成员的努力付出可以被准确评估，从而保证各成员获得合适的激励。
[0106]
在另一些实现方式中，团体准确率可以通过以下方式计算得到：根据以下公式计算团体准确率：
[0107][0108]
其中，p
t
(e)表示团体准确率，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，表示每个参与方设备构成的集合，m表示中第m个参与方设备，m表示参与方设备的数量，为的子集，包含i个参与方设备，qm表示第m个参与方设备的预估准确率，em表示第m个参与方设备的努力程度；m为的模(即)。需要注意的是，当所有参与方设备都不付出努力时，团体准确率为0.5，因为不付出努力相当于从随机选择答案，对于二元问题来说，每个参与方设备的准确率都是1/2。
[0109]
另外，若每个参与方设备的努力程度均为付出努力，则除了确定团体准确率为每个参与方设备的预估准确率之和的平均值之外，还可以根据每个参与方设备的历史准确率对每个参与方设备的预估准确率进行加权平均计算，以获得团体准确率。其中，每个参与方设备的预估准确率的加权权重，与每个参与方设备的历史准确率正相关。此处不对计算团体准确率的方式做具体限定。
[0110]
更进一步的，参与方设备可以从高质量的团队答案中获益，但他们对团体答案准确性的重视程度有所不同，而参与方设备对团体答案的重视程度，会影响其对应的效用值，假设h的重视程度为vh，l的重视程度为v
l
，且前述两个重视程度均大于0。在实际应用中，重视程度通常为一个数值，为了保证h以及l选择的重视程度的取值是存在可比性的，可以通过向用户提供预设的重视程度范围，并要求每个参与方设备(或者说对应的用户)提供范围内的重视程度。
[0111]
在前述实施的基础上，具体可以根据以下公式计算每个参与方设备的第一效用值；
[0112][0113]
其中，um为第m个参与方设备的效用值，d是由每个参与方设备提供的激励贡献组成的激励决策向量，e是由每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，vm为第m个参与方设备对待解决问题的重视程度，p
t
为团体准确率，pm为在目标激励分配机制下第m个参与方设备的激励占比，dn为m个参与方设备中第n个参与方设备的激励贡献，dm为第m个参与方设备的激励贡献，c为第m个参与方设备的努力成本，em为第m个参与方设备的努力程度。
[0114]
更进一步，除了一次完成博弈的情况，在实际应用中，在首次向各参与方设备发送第一效用值时，可能出现未接收到任一参与方设备发送的激励确认指令，或者仅接收到部分参与方设备发送的激励确认指令的情况，此时，需要重新向每个目标参与方设备发送重新决策指令，然后接收目标参与方设备发送的新的激励贡献以及新的努力程度，目标参与方设备至少包括任一参与方设备；根据目标参与方设备新的努力程度、目标参与方设备新的激励贡献、其他参与方设备的努力程度、其他参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第二效用值，其他参与方设备包括每个参与方设备中，除目标参与方设备之外的参与方设备；向每个参与方设备发送每个参与方设备的第二效用值；若接收到每个参与方设备发送的针对第二效用值的激励确认指令，则向每个参与方设备分配总激励，总激励为每个其他参与方设备的激励贡献以及每个目标参与方设备新的激励贡献之和。
[0115]
实际上，若第二效用值仍然未被用户确认，则继续获取新的努力程度以及新的激励贡献，直至某次的效用值被相应的每个用户确认(即发送激励确认指令)，结束博弈。
[0116]
另外，除了在博弈过程中同时考虑(或者说同时调整)激励贡献以及努力程度的情况，还可以将激励贡献以及努力程度的博弈分为两个阶段，阶段1每个参与方设备只需要针对激励贡献达成一致，而阶段2每个参与方设备只需要针对努力程度达成一致，此处不对两个阶段的先后顺序作具体限定。以图2为例(第一阶段确定激励贡献、第二阶段确定努力程度)，在依次完成激励博弈以及努力博弈后，汇总激励以及汇报答案(根据各参与方设备上报的答案确定)，最后按照目标激励分配机制计算份额(或者说激励占比)，最后，按照对应的激励占比向每个参与方设备发送相应数额的激励。
[0117]
请参阅图3，本技术实施例提供一种计算机设备，包括：
[0118]
发送单元301，用于向每个参与方设备发送待解决问题，待解决问题为二元问题；
[0119]
接收单元302，用于接收每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，努力程度以及激励贡献基于待解决问题确定；
[0120]
计算单元303，用于根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值；
[0121]
发送单元301，还用于向每个参与方设备发送每个参与方设备的第一效用值；
[0122]
分配单元304，用于若接收到每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认
指令，则向每个参与方设备分配总激励，总激励为每个参与方设备发送的激励贡献之和。
[0123]
在一种具体实现方式中，计算单元303，具体用于确定每个参与方设备之间的目标激励分配机制；
[0124]
根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献、目标激励分配机制以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值。
[0125]
在一种具体实现方式中，计算单元303，具体用于若每个参与方设备的努力成本均低于预设成本阈值，则将平均分配机制确定为目标激励分配机制；若任意两个参与方设备之间的重视程度满足预设差异条件，则将基于夏普利值的分配机制确定为目标激励分配机制。
[0126]
在一种具体实现方式中，计算单元303，具体用于根据预设的准确率估算规则以及每个参与方设备的努力程度，确定每个参与方设备的预估准确率；
[0127]
若每个参与方设备的预估准确率均大于预设准确阈值，则将基于输出一致原则的分配机制确定为目标激励分配机制。
[0128]
在一种具体实现方式中，努力程度包括付出努力以及不付出努力，努力参与方包括付出努力的每个参与方设备，不努力参与方包括不付出努力的每个参与方设备，方法还包括：
[0129]
确定单元，还用于根据以下公式计算团体准确率：
[0130][0131]
其中，p
t
(e)表示团体准确率，e是由每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，表示每个参与方设备构成的集合，m表示中第m个参与方设备，m表示参与方设备的数量，为的子集，包含i个参与方设备，qm表示第m个参与方设备的预估准确率，em表示第m个参与方设备的努力程度；
[0132]
计算单元303，具体用于根据每个参与方设备的努力程度、每个参与方设备的激励贡献、团体准确率以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第一效用值。
[0133]
在一种具体实现方式中，计算单元303，具体用于根据以下公式计算每个参与方设备的第一效用值；
[0134][0135]
其中，um为第m个参与方设备的效用值，d是由每个参与方设备提供的激励贡献组成的激励决策向量，e是由每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，vm为第m个参与方设备对待解决问题的重视程度，p
t
为团体准确率，pm为在目标激励分配机制下第m个参与方设备的激励占比，dn为m个参与方设备中第n个参与方设备的激励贡献，dm为第m个参与方设备的激励贡献，c为第m个参与方设备的努力成本，em为第m个参与方设备的努力程度。
[0136]
在一种具体实现方式中，方法还包括：
[0137]
发送单元301，还用于若未接收到任一参与方设备发送的激励确认指令，则向目标参与方设备发送重新决策指令，目标参与方设备至少包括任一参与方设备；
[0138]
接收单元302，还用于接收目标参与方设备发送的新的激励贡献以及新的努力程度；
[0139]
计算单元303，还用于根据目标参与方设备新的努力程度、目标参与方设备新的激励贡献、其他参与方设备的努力程度、其他参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算每个参与方设备的第二效用值，其他参与方设备包括每个参与方设备中，除目标参与方设备之外的参与方设备；
[0140]
发送单元301，还用于向每个参与方设备发送每个参与方设备的第二效用值；
[0141]
分配单元304，还用于若接收到每个参与方设备发送的针对第二效用值的激励确认指令，则向每个参与方设备分配总激励，总激励为每个其他参与方设备的激励贡献以及每个目标参与方设备新的激励贡献之和。
[0142]
图4是本技术实施例提供的一种计算机设备结构示意图，该计算机设备400可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，cpu)401和存储器405，该存储器405中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
[0143]
其中，存储器405可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器405的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器401可以设置为与存储器405通信，在计算机设备400上执行存储器405中的一系列指令操作。
[0144]
计算机设备400还可以包括一个或一个以上电源402，一个或一个以上有线或无线网络接口403，一个或一个以上输入输出接口404，和/或，一个或一个以上操作系统，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等。
[0145]
该中央处理器401可以执行前述图1至图3所示实施例中计算机设备所执行的操作，具体此处不再赘述。
[0146]
需要说明的是，虽然各实施例所涉及的流程图中各个步骤按照箭头的指示依次绘制，但除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0147]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0148]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0149]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目
的。
[0150]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0151]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0152]
本技术实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的面向去中心化群体决策的激励方法。

技术特征：
1.一种面向去中心化群体决策的激励方法，其特征在于，应用于服务器，包括：向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制；根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述目标激励分配机制以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制，包括：若每个参与方设备的努力成本均低于预设成本阈值，则将平均分配机制确定为目标激励分配机制；若任意两个参与方设备之间的重视程度满足预设差异条件，则将基于夏普利值的分配机制确定为目标激励分配机制。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述每个参与方设备之间的目标激励分配机制，包括：根据预设的准确率估算规则以及所述每个参与方设备的努力程度，确定所述每个参与方设备的预估准确率；若所述每个参与方设备的预估准确率均大于预设准确阈值，则将基于输出一致原则的分配机制确定为目标激励分配机制。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述努力程度包括付出努力以及不付出努力，努力参与方包括付出努力的每个参与方设备，不努力参与方包括不付出努力的每个参与方设备，所述方法还包括：根据以下公式计算团体准确率：其中，p
t
(e)表示团体准确率，e是由所述每个参与方设备提供的努力程度组成的努力决策向量，表示每个参与方设备构成的集合，m表示中第m个参与方设备，m表示参与方设备的数量，为的子集，包含i个参与方设备，q
m
表示第m个参与方设备的预估准确率，e
m
表示第m个参与方设备的努力程度；所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：
根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献、所述团体准确率以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值，包括：根据以下公式计算所述每个参与方设备的第一效用值；其中，u
m
为第m个参与方设备的效用值，d是由所述每个参与方设备提供的激励贡献组成的激励决策向量，v
m
为第m个参与方设备对所述待解决问题的重视程度，p
t
为所述团体准确率，p
m
为在所述目标激励分配机制下第m个参与方设备的激励占比，d
n
为m个参与方设备中第n个参与方设备的激励贡献，d
m
为第m个参与方设备的激励贡献，c为第m个参与方设备的努力成本，e
m
为第m个参与方设备的努力程度。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若未接收到任一参与方设备发送的激励确认指令，则向目标参与方设备发送重新决策指令，所述目标参与方设备至少包括所述任一参与方设备；接收目标参与方设备发送的新的激励贡献以及新的努力程度；根据所述目标参与方设备新的努力程度、所述目标参与方设备新的激励贡献、其他参与方设备的努力程度、其他参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第二效用值，所述其他参与方设备包括所述每个参与方设备中，除所述目标参与方设备之外的参与方设备；向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第二效用值；若接收到所述每个参与方设备发送的针对第二效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个其他参与方设备的激励贡献以及每个目标参与方设备新的激励贡献之和。8.一种计算机设备，其特征在于，包括：发送单元，用于向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；接收单元，用于接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；计算单元，用于根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；所述发送单元，还用于向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；分配单元，用于若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：中央处理器，存储器以及输入输出接口；所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，并执行所述存储器中的指令操作以执行权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有指令，所述指令在计算机上执行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了面向去中心化群体决策的激励方法，用于激励用户上报高质量信息。本申请实施例方法包括：向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。


技术研发人员：陈可馨 黄超 黄建伟
受保护的技术使用者：香港中文大学（深圳）
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/9/7