基于數(shù)據(jù)質(zhì)量的群智感知網(wǎng)絡(luò)參與者與選擇方法研究.pdf

1、近年來，隨著大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)的發(fā)展，各個行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求也向著規(guī)?；瘡?fù)雜化的方向演變，使得利用普通人通過手機等帶有傳感器的便攜式智能設(shè)備收集感知數(shù)據(jù)的方式變得普及，因此群智感知網(wǎng)絡(luò)也就應(yīng)運而生。群智感知網(wǎng)絡(luò)憑借其獨特的數(shù)據(jù)收集優(yōu)勢，受到各行各業(yè)的青睞，已然成為目前熱點研究課題?，F(xiàn)階段已經(jīng)有許多群智感知網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，但其中絕大部分的研究集中在如何以物質(zhì)激勵感知人群參與的問題上，而如何選擇感知參與者的方法研究上十分欠缺，本文在分析現(xiàn)有

2、參與者選擇方法在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的不足的基礎(chǔ)上，提出兩種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量的參與者選擇方法，主要成果包括:
　　提出了一種基于動態(tài)規(guī)劃與信譽反饋的參與者選擇方法。該方法主要用來解決在參與者人數(shù)不確定的情況下，如何選擇參與者從而提高感知數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。此方法設(shè)置參與者任務(wù)內(nèi)信譽值，通過背包問題的優(yōu)化方法選擇參與者執(zhí)行任務(wù)，并根據(jù)任務(wù)完成情況予以信譽值反饋。最后通過實驗證明基于動態(tài)規(guī)劃與信譽反饋的參與者選擇方法，與現(xiàn)有普遍應(yīng)用的參與者選擇方

3、法相比，在數(shù)據(jù)收集質(zhì)量以及收益率等方面都具有更好的效果。
　　提出了一種基于改進的UCB(Upper Confidence Bound)算法的參與者選擇方法。該方法用來解決在參與者人數(shù)確定的情況下，如何選擇合適的參與者來提高感知數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。通過綜合考慮參與者目前感知數(shù)據(jù)質(zhì)量與未來感知數(shù)據(jù)質(zhì)量之間的相互作用和相互影響，在探索階段增加了關(guān)于感知數(shù)據(jù)質(zhì)量情況的差異性因子，用來引導(dǎo)整個過程沿著選擇最優(yōu)參與者進行感知的方向發(fā)展，有效權(quán)衡