口碑模式下移动众包用户博弈分析

"曾锋、王润华、彭佳和陈志刚的研究论文探讨了在口碑参与模式下移动众包网络中的用户博弈行为。他们利用博弈论中的斯塔克伯格模型来分析用户如何在追求个体利益最大化的过程中进行策略选择。研究提出了一种考虑数据贡献量及用户邀请合作因素的移动用户效应函数，旨在促进用户间的合作。通过将用户交互分为两级博弈过程，运用逆向归纳法确定了最优策略，并得出斯塔克伯格均衡。此外，他们证明了这种均衡的存在性和唯一性，并设计了相应的算法。实验验证了模型的有效性和均衡的特性。" 该研究主要关注的是移动众包领域，特别是在口碑参与模式下的用户行为。口碑参与模式允许众包任务发起者迅速招募大量参与者，提高任务的质量。研究的核心是博弈论的应用，特别是斯塔克伯格模型，这是一种用于描述动态博弈和领导者跟随者策略的模型。在这个模型中，一级博弈者（通常是领导者）先行动，他们的决策影响二级博弈者（跟随者）的策略。 在移动众包网络中，用户不仅是任务执行者，也可能成为邀请他人参与的推广者。因此，效应函数的设计考虑了用户的双重角色：数据贡献和邀请合作。这种效应函数能够激励用户间的合作，因为每个用户的行为不仅影响自己的收益，也影响其他用户。 研究通过逆向归纳法分析了两级博弈的过程，即一级博弈者（可能是平台或先行动的用户）首先决定策略，二级博弈者（其他用户）随后根据一级博弈者的策略选择最佳响应。最终，研究得出了一级和二级博弈的斯塔克伯格均衡，这是所有参与者都遵循的最佳策略组合，使得无一方有动机改变其策略。 此外，论文还证明了在这种环境下斯塔克伯格均衡的存在且唯一，这为实际应用提供了理论基础。为了计算这个均衡，他们提出了一个算法，该算法可以帮助确定每个用户在博弈中的最优行为。 实验结果表明，所提出的效应函数合理地反映了用户行为，斯塔克伯格均衡的存在和唯一性也得到了实证支持。这项工作对于理解移动众包网络中用户的互动行为和策略选择具有重要意义，对优化众包任务的执行效率和用户参与度有实际指导价值。