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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及群智感知与人工智能的交叉技术领域，尤其是涉及一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统。包括获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。该方案既能同时保护工人的任务竞争信息和感知数据隐私，又能保证任务分配的准确性和上传数据的质量。
主权项：1.一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法，其特征在于，包括：获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统
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