《群智感知中基於可信互動的細粒度眾包機制研究》是依託西安交通大學，由安健擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：群智感知中基於可信互動的細粒度眾包機制研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：安健
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
在群智感知過程中，考慮到服務主體需求個性化和多樣化的特徵，感知任務更多依靠的是用戶之間的相互協作和眾包來實現。針對節點移動性、社會性和時空複雜性給群智感知中的任務分配、數據採集、數據傳遞等帶來的挑戰，提出一種基於可信互動的細粒度眾包機制，深入研究其服務機理和關鍵技術。具體從以下三個方面展開：（1）分析移動節點社會特性，歸納影響信任關係的多維要素，研究眾包服務節點的動態信任關係認知方法；（2）分析感知任務和眾包節點間的依賴關係，研究滿足不同約束條件下基於信任需求的細粒度眾包匹配機制；（3）移動節點行為和社群網路結構的挖掘與演化特性分析，研究在異構、移動環境下的基於可信協作和最小代價的數據路由策略。本項目研究成果能夠有效改善眾包服務質量，提高服務精度，擴大數據價值。同時，為移動環境下的節點信任關係分析、行為偏好挖掘、眾包模式決策等相關套用領域的深入研究與實踐提供理論和技術支持。
結題摘要
群智感知利用普通用戶所攜帶的移動設備通過主動式或被動式的感知完成大量感知數據的收集和上傳，進一步實現對物理世界的情景感知，具有廣闊的套用前景，並逐漸成為國內外研究的熱點。項目重點圍繞群智感知中的節點信任關係認知、細粒度匹配機制、數據路由與眾包激勵等問題展開了系統化研究。 針對群智感知中節點信任關係計算存在的層次關係劃分不清、關聯因子描述粗糙等問題，提出一種採用社會屬性的親密度量化方法，通過分析影響節點社會關係的多維要素，將節點屬性因子劃分為靜態和動態兩個維度。通過構造多維語義分級樹和空間索引編碼，對節點靜態屬性進行挖掘和形式化表示。基於層次分析法實現節點動態屬性的二級評判和有效聚合，並通過節點融合度對親密關係進行二次修正。 針對參與式感知中的節點選擇與任務匹配問題，設計了基於區域任務特徵向量的節點子集選擇算法。該算法以任務為中心，通過匹配任務與區域特徵，得到與任務關聯緊密的區域，並從中選擇節點執行感知任務。針對機會式感知中的節點選擇，設計了基於移動機率矩陣的節點子集選擇算法。該算法以節點為中心，著重考慮節點移動過程中對任務區域的覆蓋，根據移動機率矩陣預測節點的移動，選擇能夠使任務區域達到覆蓋要求的最小節點集執行感知任務。 針對眾包任務的分發與數據回傳問題，建立了基於公交系統的任務差異化分發模型，提出了感知區域內一定預算約束下的差異化分發問題，並分別設計了兩種差異化分發算法：基於覆蓋差異的分發算法和基於擴散差異的分發算法。進一步的，建立了基於公交系統的感知數據快速回傳模型，提出了一定預算約束下的多數據動態擴散回傳問題，並設計了一種基於回傳效用增量的數據回傳算法。 針對現有方法在激勵過程中沒有充分考慮感知任務的參與用戶數量、惡意競標行為和數據質量認證對群智感知帶來的影響，構建了一種面向感知任務的群智感知系統激勵模型，該模型主要實現了眾包服務節點的選擇功能和感知數據質量的控制功能。
