[論文レビュー] Frugal Online Incentive Mechanisms for Crowdsourcing Tasks Truthfully

Dong Zhao, Huadóng Ma+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2014

Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing参考文献 18被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、合計支払いを最小限に抑えつつ真実性と効率性を保証する、モバイルクラウドセンシングタスク向けの3つのオンラインインcentiveメカニズム—Homo-OMZ、Hetero-OMZ、Hetero-OMG—を提案する。これらのメカニズムは、ユーザーが順次到着するオンライン設定で動作し、計算効率性、個人的合理性、費用の真実性、消費者主権、および定数の安価さ（frugality）を満たす。Hetero-OMGは一般区間モデル下で時間の真実性を追加的に保証する。

ABSTRACT

Mobile Crowd Sensing (MCS) is a new paradigm which takes advantage of pervasive smartphones to efficiently collect data, enabling numerous novel applications. To achieve good service quality for a MCS application, incentive mechanisms are necessary to attract more user participation. Most of existing mechanisms apply only for the offline scenario where all users' information are known a priori. On the contrary, we focus on a more realistic scenario where users arrive one by one online in a random order. Based on the online auction model, we investigate the problem that users submit their private profiles to the crowdsourcer when they arrive, and the crowdsourcer aims at selecting a subset of users before a specified deadline for minimizing the total payment while a specific number of tasks can be completed.We design three online mechanisms, Homo-OMZ, Hetero-OMZ and Hetero-OMG, all of which can satisfy the computational efficiency, individual rationality, cost-truthfulness, and consumer sovereignty. The Homo-OMZ mechanism is applicable to the homogeneous user model and can satisfy the social efficiency but not constant frugality. The Hetero-OMZ and Hetero-OMG mechanisms are applicable to both the homogeneous and heterogeneous user models, and can satisfy the constant frugality. Besides, the Hetero-OMG mechanism can also satisfy the time-truthfulness. Through extensive simulations, we evaluate the performance and validate the theoretical properties of our online mechanisms.

研究の動機と目的

• 既存のインcentiveメカニズムがオフラインでのユーザー情報収集を仮定している点に起因するギャップを是正すること。これは現実のモバイルクラウドセンシングのダイナミクスを反映していない。
• 将来のユーザーの情報を得ることなく、過去の到着情報のみに基づいてユーザー選定を不可逆的に決定するオンラインメカニズムの設計。
• 必要なタスク数が達成されるように、選択されたユーザーへの合計支払いを最小限に抑えること。
• すべてのメカニズムが、計算効率性、個人的合理性、費用の真実性、消費者主権、および定数の安価さという、重要なゲーム理論的性質を満たすようにすること。
• 同様に、同種および異種ユーザーのモデルに拡張可能なメカニズムを設計し、Hetero-OMGは一般ユーザーの利用可能時間帯の区間モデル下で時間の真実性を追加的にサポートすること。

提案手法

• ユーザーが到着時に個人的なコストと利用可能時間帯を報告するオンラインオークションフレームワークに基づくメカニズム設計。
• Homo-OMZは同種ユーザーのモデルを想定し、閾値に基づく選定ルールを用いて社会的効率性を達成する。
• Hetero-OMZとHetero-OMGは、ユーザー固有のタスク能力とコスト構造を組み込むことで、異種ユーザーのモデルに拡張する。
• すべてのメカニズムは、定数の安価さを保証するために、競合比分析を用いる。これは、合計支払いが最適なオフライン解の定数倍で抑えられることを意味する。
• Hetero-OMGは、一般区間モデル下で到着／退場時間の報告の真実性を保証する時間に配慮したメカニズム設計を導入する。
• 最適停止理論と一般化された秘書問題の原則をインcentive適合性に適応することで、理論的保証を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーが個人的なコストと利用可能時間帯を有して順次到着する状況下で、合計支払いを最小限に抑えるオンラインインcentiveメカニズムを設計できるか？
• RQ2 将来の情報が得られないオンライン設定において、費用の真実性と個人的合理性をどのように保証できるか？
• RQ3 同種および異種ユーザーのモデルの両方で、定数の安価さを達成できるか？
• RQ4 一般ユーザーの利用可能時間帯の区間モデル下で、時間の真実性を満たすメカニズムを設計することは可能か？
• RQ5 提案されたメカニズムは、既存のオフラインまたは予算制約付きオンラインメカニズムと比較して、効率性および支払い最小化の点で優れているか？

主な発見

• Homo-OMZは同種ユーザーのモデルで社会的効率性を達成するが、定数の安価さを保証しない。
• Hetero-OMZとHetero-OMGの両方とも、同種および異種ユーザーのモデルの両方で定数の安価さを満たす。
• Hetero-OMGは、一般区間モデル下で唯一、時間の真実性を満たし、ユーザーが正確な到着および退場時間を報告することを保証する。
• 3つのメカニズムすべてが、計算効率性、個人的合理性、費用の真実性、および消費者主権を満たす。
• 広範なシミュレーションにより理論的性質の妥当性が検証され、現実的なユーザー到着パターン下でのメカニズムの性能が示された。
• これらのメカニズムは、強力なインcentive適合性と効率性の保証を維持しつつ、合計支払いを最小限に抑える点で、既存の手法を上回る性能を示した。