群智感知中基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制

杨玉仁; 张书奎; 龙浩; 张力

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群智感知中基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制

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随着无线传感器网络的高速发展和多种移动智能设备的普及,移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)成为移动计算的核心.利用群智感知可完成大规模、复杂环境及社会感知任务,其中任务分发是这种应用中的一个重要环节.针对任务分发过程中存在感知环境复杂、用户数量达不到要求、收集数据质量低等问题,提出一种基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制(effective user calculation,EUC).该机制具有根据任务来筛选用户的特点,从用户角度看,EUC考虑了用户的社会性,由用户的社交网络传递相关信息来增加平台的有效用户数;从平台的角度看,EUC可根据任务的接收和提交情况动态调整有效用户的积分,从而保障整个系统的有效用户数.理论分析和实验结果表明,所提出的机制可提高系统的任务分发效率,并改善了收集数据的质量.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第5期|1493-1499|共7页
作者
杨玉仁; 张书奎; 龙浩; 张力;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

江苏省无线传感网高技术研究重点实验室;

南京210003;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;算法理论;
关键词
群智感知; 任务分发; 有效用户; 社交属性;

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