基于付费会员机制的群智感知长期激励策略研究

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随着物联网和通信技术的快速发展,移动智能设备的使用逐渐普及,在这种趋势下,群智感知得到了广泛应用。群智感知取代传统的传感器网络,通过将传感任务分配给无处不在的移动用户,解决大规模数据收集问题。在部分需要长期性数据的环境中,如交通信息监测、噪声监测等,用户群体的长期参与是保证数据收集任务完成效率的重要因素,但是反复参与任务的用户会消耗自身设备资源,导致其成本不断增加,而感知平台的报酬预算是有限的。因此设计合适的激励机制来提高平台效用且保证用户长期参与任务是非常必要的。当前的激励研究主要分为金钱式和非金钱式,但通常存在以下问题:(1)传统金钱式激励机制中认为用户总是追求效用最大化,为了激励用户参与,往往通过提高单次任务报酬的方式,优化单轮激励,而长期激励也只是在一直重复单次最优策略,因此导致平台利润下降。(2)有些非金钱式激励机制利用用户的历史信息,增大用户被平台选中的概率,但激励效果不如金钱式激励,常常无法保障用户的持久性,导致用户留存率不高。针对上述两个问题,本文从平台效用和用户留存率两个方面来设计群智感知的激励策略。生活中的付费会员模式能够在保证商场利润的同时激励消费者长期购买。因此本文从行为经济学的视角深度分析付费会员机制的作用原理,将行为经济学中的参照依赖引入到群智感知中,吸引用户主动向平台上交会费,提高平台效用;同时引入行为经济学中沉没成本效应提高用户留存率。主要工作如下:(1)针对传统金钱式激励机制中用户效用最大化导致的平台效用较低的问题,提出一种基于参照依赖的平台效用保障机制(Platform Utility Guarantee Mechanism based on Reference Dependency,PGRD),通过将高利润任务作为会员任务,利用参照依赖来激励用户主动向平台提交会费,提高平台福利。最后通过与ESWM机制进行对比,理论分析和实验结果分析表明PGRD机制在保证平台效用方面较优。(2)针对长期激励过程中用户留存率较低的问题,在PGRD机制的基础上,提出了基于沉没成本效应的长期激励保证机制(Long-term Incentive Guarantee Mechanism based on Sunk Cost Effect,LGSC),利用沉没成本效应,为会员用户设置沉没损失值和奖励金,激励会员在长时间内持续在平台完成任务,在提高会员自身收益的同时,达到长期激励的目的。理论和仿真实验的结果表明,LGSC机制能够提高用户的留存率。图30幅,表10个,参考文献86篇
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