論文の概要: Incentivizing Massive Unknown Workers for Budget-Limited Crowdsensing:
From Off-Line and On-Line Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12113v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 14:30:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 14:58:30.010933
- Title: Incentivizing Massive Unknown Workers for Budget-Limited Crowdsensing:
From Off-Line and On-Line Perspectives
- Title（参考訳）: 予算制限型群衆センシングのための大規模無名労働者のインセンティブ:オフラインとオンラインの視点から
- Authors: Feng Li, Yuqi Chai, Huan Yang, Pengfei Hu, Lingjie Duan
- Abstract要約: オフラインのコンテキスト認識型CMABベースのインセンティブ(CACI)機構を提案する。
我々は、個々の労働者ではなく、精巧に区切られた文脈空間における探索・探索トレードオフの活用を革新する。
また、上記の基本的な考え方を、未知の労働者がシステムに参加または離脱するオンライン設定に拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.24314338983544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Although the uncertainties of the workers can be addressed by the standard
Combinatorial Multi-Armed Bandit (CMAB) framework in existing proposals through
a trade-off between exploration and exploitation, we may not have sufficient
budget to enable the trade-off among the individual workers, especially when
the number of the workers is huge while the budget is limited. Moreover, the
standard CMAB usually assumes the workers always stay in the system, whereas
the workers may join in or depart from the system over time, such that what we
have learnt for an individual worker cannot be applied after the worker leaves.
To address the above challenging issues, in this paper, we first propose an
off-line Context-Aware CMAB-based Incentive (CACI) mechanism. We innovate in
leveraging the exploration-exploitation trade-off in a elaborately partitioned
context space instead of the individual workers, to effectively incentivize the
massive unknown workers with very limited budget. We also extend the above
basic idea to the on-line setting where unknown workers may join in or depart
from the systems dynamically, and propose an on-line version of the CACI
mechanism. Specifically, by the exploitation-exploration trade-off in the
context space, we learn to estimate the sensing ability of any unknown worker
(even it never appeared in the system before) according to its context
information. We perform rigorous theoretical analysis to reveal the upper
bounds on the regrets of our CACI mechanisms and to prove their truthfulness
and individual rationality, respectively. Extensive experiments on both
synthetic and real datasets are also conducted to verify the efficacy of our
mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 労働者の不確実性は、探索と搾取の間のトレードオフを通じて、既存の提案において、標準コンビネート多武装バンディット(cmab)フレームワークによって対処できるが、特に予算が限られている場合において、個々の労働者間のトレードオフを可能にするための予算が十分ではない可能性がある。
さらに、標準的なCMABは、労働者が常にシステムに留まっていると仮定するのに対し、労働者は時間とともにシステムに参加または離脱し、労働者が去った後に個々の労働者のために学んだことは適用できないと仮定する。
本稿では、上記の課題に対処するため、まず、オフラインのコンテキスト認識CMABベースのインセンティブ(CACI)機構を提案する。
我々は、個々の労働者ではなく、精巧に分断された文脈空間における探検・探検のトレードオフを活用して、非常に限られた予算で大規模未知の労働者に効果的にインセンティブを与える。
また、上記の基本的な考え方を、未知の労働者が動的にシステムに参加または離脱するオンライン設定に拡張し、CACIメカニズムのオンラインバージョンを提案する。
具体的には、文脈空間における搾取・探索のトレードオフによって、未知の労働者の知覚能力(システムに一度も現れなかった)を文脈情報に基づいて推定することを学ぶ。
厳密な理論的分析を行い、CACI機構の後悔の上限を明らかにし、それぞれの真理性および個々人の合理性を証明する。
また,本機構の有効性を検証するために,合成データと実データの両方について広範な実験を行った。
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