移动群智感知中基于数据质量的参与者优选方法
发布时间:2021-05-25 15:16
作为一种新型的大规模感知模式,移动群智感知节点由携带移动智能设备的普通用户组成,这些节点具有覆盖广、准实时、强移动性、数据低廉等显著特性。作为关键性基础问题之一,感知质量度量与保障是移动群智感知应用的成败所在。在移动感知过程中,由于主观意识和客观条件的影响,感知数据的质量往往不尽如人意。如何挑选优质的候选者来参与感知任务由此显得至关重要。基于此,本文从移动群智感知中的数据质量度量、信誉模型和参与者优选等问题出发开展研究。本文主要研究工作包括以下三个方面:(1)通过分析“开天眼”实测数据集,从客观角度出发,结合完整度和准确度给出了数据质量度量依据并设计了数据质量度量方案,以提高系统在数据评价方面的公正性和可信度。此外,提出了数据集场景下的数据支付策略,实现任务价值评估。(2)为了记录和评估参与者历史感知数据的可信度,构建了一种面向数据质量的用户信誉模型,并将其应用在移动群智感知系统交互过程中。该信誉模型联合主客观要素进行构建,并量化用户信誉度以作为用户当前采集数据质量的直接反映。最后,引入了状态因子和活跃因子对信誉模型进行改进。(3)针对用户资源充足和用户资源匮乏两个典型应用场景,分别提...
【文章来源】:北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景及意义
1.1.1 移动群智感知
1.1.2 参与者优选
1.2 研究内容
1.3 论文结构
1.4 本章小结
2 相关理论和技术
2.1 各种情景下的感知数据质量度量
2.2 信誉模型
2.3 参与者优选研究现状
2.4 本章小结
3 面向数据质量的用户信誉模型
3.1 问题描述
3.2 移动群智感知任务
3.2.1 任务模型
3.2.2 数据集说明
3.2.3 本文任务场景
3.3 信誉模型
3.3.1 信誉模型中数据质量度量方法
3.3.2 信誉模型的评价指标
3.3.3 引入状态因子的信誉模型更新方法
3.3.4 基于活跃度的用户接包能力
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
4 满足感知堦益约束的参与者优选方法
4.1 问题描述
4.1.1 感知增益约束
4.1.2 数据支付策略
4.2 用户资源充足下的参与者优选方法
4.2.1 多阶段决策
4.2.2 满足质量成本增益的参与者优选方法
4.3 用户资源匮乏下的参与者优选方法
4.3.1 0-1背包问题
4.3.2 满足数据质量增益的参与者优选方法
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】:
期刊论文
[1]群智感知中的参与者信誉评估方案[J]. 王涛春,刘婷婷,刘申,何国栋. 计算机应用. 2018(03)
[2]“t-时隙k-覆盖”群智感知任务的参与者选择方法[J]. 周杰,於志勇,郭文忠,郭龙坤,朱伟平. 计算机科学. 2018(02)
[3]群智大数据:感知、优选与理解[J]. 郭斌,翟书颖,於志文,周兴社. 大数据. 2017(05)
[4]基于活跃度的众包工作者信誉模型[J]. 严俊,库少平,喻楚. 计算机应用. 2017(07)
[5]基于信誉模型的群智感知网络用户参与激励机制[J]. 张宁,苏华,孙学梅,赵帅飞. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]群智感知网络研究现状与发展[J]. 何宏,向朝参,肖书成,沈鑫,杨盘隆,苟继彬. 吉林大学学报(信息科学版). 2016(03)
[7]移动群智感知多任务参与者优选方法研究[J]. 刘琰,郭斌,吴文乐,於志文,张大庆. 计算机学报. 2017(08)
[8]基于跨空间多元交互的群智感知动态激励模型[J]. 南文倩,郭斌,陈荟慧,於志文,吴文乐,周兴社. 计算机学报. 2015(12)
[9]移动群智感知质量度量与保障[J]. 赵东,马华东,刘亮. 中兴通讯技术. 2015(06)
[10]基于社会行为分析的群智感知数据收集研究[J]. 陈翔,徐佳,吴敏,戴华,于京杰. 计算机应用研究. 2015(12)
博士论文
[1]移动群智感知网络中数据收集与激励机制研究[D]. 赵东.北京邮电大学 2014
硕士论文
[1]基于数据质量的群智感知网络参与者与选择方法研究[D]. 张锡安.天津工业大学 2018
[2]移动群智感知中面向数据质量的激励方法研究[D]. 南文倩.西北工业大学 2016
本文编号:3205565
【文章来源】:北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景及意义
1.1.1 移动群智感知
1.1.2 参与者优选
1.2 研究内容
1.3 论文结构
1.4 本章小结
2 相关理论和技术
2.1 各种情景下的感知数据质量度量
2.2 信誉模型
2.3 参与者优选研究现状
2.4 本章小结
3 面向数据质量的用户信誉模型
3.1 问题描述
3.2 移动群智感知任务
3.2.1 任务模型
3.2.2 数据集说明
3.2.3 本文任务场景
3.3 信誉模型
3.3.1 信誉模型中数据质量度量方法
3.3.2 信誉模型的评价指标
3.3.3 引入状态因子的信誉模型更新方法
3.3.4 基于活跃度的用户接包能力
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
4 满足感知堦益约束的参与者优选方法
4.1 问题描述
4.1.1 感知增益约束
4.1.2 数据支付策略
4.2 用户资源充足下的参与者优选方法
4.2.1 多阶段决策
4.2.2 满足质量成本增益的参与者优选方法
4.3 用户资源匮乏下的参与者优选方法
4.3.1 0-1背包问题
4.3.2 满足数据质量增益的参与者优选方法
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】:
期刊论文
[1]群智感知中的参与者信誉评估方案[J]. 王涛春,刘婷婷,刘申,何国栋. 计算机应用. 2018(03)
[2]“t-时隙k-覆盖”群智感知任务的参与者选择方法[J]. 周杰,於志勇,郭文忠,郭龙坤,朱伟平. 计算机科学. 2018(02)
[3]群智大数据:感知、优选与理解[J]. 郭斌,翟书颖,於志文,周兴社. 大数据. 2017(05)
[4]基于活跃度的众包工作者信誉模型[J]. 严俊,库少平,喻楚. 计算机应用. 2017(07)
[5]基于信誉模型的群智感知网络用户参与激励机制[J]. 张宁,苏华,孙学梅,赵帅飞. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]群智感知网络研究现状与发展[J]. 何宏,向朝参,肖书成,沈鑫,杨盘隆,苟继彬. 吉林大学学报(信息科学版). 2016(03)
[7]移动群智感知多任务参与者优选方法研究[J]. 刘琰,郭斌,吴文乐,於志文,张大庆. 计算机学报. 2017(08)
[8]基于跨空间多元交互的群智感知动态激励模型[J]. 南文倩,郭斌,陈荟慧,於志文,吴文乐,周兴社. 计算机学报. 2015(12)
[9]移动群智感知质量度量与保障[J]. 赵东,马华东,刘亮. 中兴通讯技术. 2015(06)
[10]基于社会行为分析的群智感知数据收集研究[J]. 陈翔,徐佳,吴敏,戴华,于京杰. 计算机应用研究. 2015(12)
博士论文
[1]移动群智感知网络中数据收集与激励机制研究[D]. 赵东.北京邮电大学 2014
硕士论文
[1]基于数据质量的群智感知网络参与者与选择方法研究[D]. 张锡安.天津工业大学 2018
[2]移动群智感知中面向数据质量的激励方法研究[D]. 南文倩.西北工业大学 2016
本文编号:3205565
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3205565.html