申请/专利权人：烟台大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117474509B

主分类号：G06Q10/1053

分类号：G06Q10/1053;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明公开了一种涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域，尤其涉及一种基于信任评估框架和禁忌搜索的工人招募方法及系统。该方法包括以下步骤：首先，基于图卷积神经网络构建信任评估模型，用于评估工人团队成员之间的信任值。其次，引入了Mini‑BatchK‑Means聚类算法和边缘计算技术，实现了分布式工人招募。接着，考虑工人的能力、距离和信任值来评估任务完成效果。最后，将工人招募问题建模为无向完全招募图，利用禁忌搜索招募算法为任务招募最优执行团队，并在隐私损失约束下确定任务的协作团队。本发明可以精确的完成工人之间信任关系的评估并实现高效的工人招募，最大化任务的完成效果，同时保证良好的隐私损失。

主权项：1.一种基于信任评估框架和禁忌搜索的工人招募方法，其特征在于，包括信任评估阶段、更新阶段和招募阶段；信任评估阶段：训练得到信任评估模型，利用信任评估模型评估工人之间潜在的可信度，并将评估结果实数化转换为信任值以计算工人间协作的信任效益；更新阶段：收集历史数据，利用历史数据计算工人的综合能力指标，并通过聚类算法实现区域划分；所述利用历史数据计算工人的综合能力指标的具体步骤为：通过工人历史执行任务的总里程和接单总数得到工人业务量和活跃度能力指标；平台对工人各项能力指标进行最小值-最大值归一化处理，以计算工人的综合能力指标；根据区域划分结果、工人的综合能力指标、工人任务之间的距离和任务需求，平台计算并更新工人的能力效益和距离效益；具体的，若工人与任务之间的距离小于最大招募距离z，则将其作为候选工人组成该任务的候选团队，候选工人的能力效益和距离效益计算如下公式所示：，；其中，表示的是所有工人完成的总里程中的最小值，表示的是所有工人完成的总里程中的最大值；表示的是所有工人完成的总任务数中的最小值，表示的是所有工人完成的总任务数中的最大值，为能力效益，为距离效益，和表示工人完成的总里程和总任务数；和表示任务发布者设置的权重参数，其中；为能力效益系数；表示距离衰减因子，代表最大招募范围，表示工人与任务之间的距离；招募阶段：根据工人的距离效益、能力效益和信任效益计算所有候选工人对任务的完成效果；根据候选工人对任务的完成效果构建无向完全招募图；利用禁忌搜索招募算法对无向完全招募图进行处理，得到任务最佳的执行团队，其中，基于冲突策略解决任务的执行团队出现的冲突，并根据隐私损失阈值从任务的执行团队中确定任务的协作团队；训练得到信任评估模型的具体步骤为：使用Node2Vec预训练模型，获得嵌入层的初始状态；引入信任的传播性与组合性，探索并应用专家知识，输入信任强化卷积层完成信任传播；将信任者和受信者的嵌入向量连接起来输入到全连接层，并通过归一化指数函数得到可信度；具体的，通过一个伯努利随机变量X来决定选择哪个信任传播值；最大值事件X=1表示在所有传播信任值中选择最大值，最小值事件X=0表示在所有传播信任值中选择最小值；通过对真实社交数据集进行验证，得到伯努利随机变量的最大值事件概率；接着为每个节点构建具有可信度的入边和出边，并将其作为专家知识加强信任评估；在节点为的专家知识中，如果节点集中存在与节点没有直接信任关系的节点，则节点专家知识的获取如下所示: 其中，为节点的新构信任入边，为节点的新构信任出边，和构成节点的专家知识，为参与伯努利随机变量判别的随机变量；表示节点到节点的信任传播路径数，表示节点到节点的信任传播路径数；和分别为节点到节点之间所有传播信任值的最大值和最小值；和分别为节点到节点的所有传播信任值的最大值和最小值；利用Adam优化器对模型参数进行调整，使交叉熵损失最小化，实现对工人之间信任关系的学习；学习完成后，将受信者和信任者的潜在嵌入向量连接起来输入到全连接层，得到信任评估模型；基于图卷积神经网络的信任强化评估框架，在信任强化评估框架中，信任评估通过遵循信任属性的专家知识得到强化，信任效益是根据信任强化评估框架中的信任评估得到的非对称信任值来计算的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 烟台大学 一种基于信任评估框架和禁忌搜索的工人招募方法及系统

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