物联网移动群智感知任务协同排序推荐优化

陈贵兰

首页> 中文期刊> 《电子产品世界》 >物联网移动群智感知任务协同排序推荐优化

物联网移动群智感知任务协同排序推荐优化

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

为了提高移动群智感知（mobile crowd sensing,MCS）中的数据质量，设计了一种混合模型（hybrid model,HM）与列表级排序（list-wise ranking,LWR）相结合的推荐方法 HM-LWR。研究结果表明：采用HM-LWR算法模型能够较精确地预测参与者的任务偏好情况，分配MCS任务时可以有效提升准确性与运算效率。得到最优参数指标：学习速率μ=0.01，正则化参数λ=0.01，迭代100次，相似度模型调控指标α=0.5。HM-LWR算法相较于MSC与LWR算法有明显提高，相较于高斯尺度混合（Gaussian scale mixtures,GSMs）算法则有小幅提升，达到了近96%的平均准确率。该研究有助于提高物联网移动群智感知能力，提高用户使用亲和度体验感。

著录项

来源
《电子产品世界》 |2023年第10期|25-28|共4页
作者
陈贵兰;
展开▼
作者单位

江苏联合职业技术学院淮安生物工程分院计算机工程系;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
移动群智感知; 任务推荐; 协同排序; 混合模型; 参与者意愿;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于协同排序学习算法的移动群智感知任务推荐 [J] . 杜兆芳 . 电子产品世界 . 2023,第9期
2. 移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法 [J] . 王健 ,刘嘉欣 ,赵国生 . 电子学报 . 2021,第10期
3. 基于时空信息和任务流行度分析的移动群智感知任务推荐 [J] . 杨桂松 ,王静茹 ,李俊 . 计算机应用研究 . 2022,第9期
4. 感知质量优化的移动群智感知任务在线分发算法 [J] . 张伟 ,李卓 ,陈昕 . 物联网学报 . 2020,第4期
5. 基于李雅普诺夫优化的移动群智感知在线任务分配策略 [J] . 常沙 ,吴亚辉 ,邓苏 . 计算机科学 . 2023,第2期
6. 移动群智感知系统中地理位置相关的任务分配问题研究 [C] . 张攀 ,芮兰兰 ,邱雪松 . 2016年全国通信软件学术会议 . 2016

物联网移动群智感知任务协同排序推荐优化

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅