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

作者：杨玉仁^*; 张书奎; 龙浩; 张力

来源：计算机应用研究, 2019, 36(05): 1493-1499.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0002

• 群智感知
• 任务分发
• 有效用户
• 社交属性

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。

• 出版日期2019
• 单位苏州大学