感知质量优化的移动群智感知任务在线分发算法

• 作 者: 张伟 李卓 陈昕
• 机 构: 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101;北京信息科技大学计算机学院,北京100101
• 出 处: 物联网学报
• 发表日期: 2020年04期
• 关键词: 移动群智感知 任务分发 数据质量 在线学习

感知质量优化和用户招募是移动群智感知的两个重要问题,随着数据量的大幅度增加,感知内容出现冗余,存在感知质量降低的风险。提出了一种感知质量优化的任务分发机制,在保证覆盖率的情况下,提高群体的感知质量。利用聚类算法评估任务真值,量化用户数据质量;基于汤普森抽样算法和贪婪算法设计并实现了一种用户招募策略,在保证任务空间覆盖率的基础上优化感知质量。针对TSUR(Thompson based user recruit)算法的性能进行仿真分析,并与已有的BBTA(bandit-based task assign