參與感知系統(tǒng)中基于信息質(zhì)量的激勵機制研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與無線通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展使得我們進入了移動互聯(lián)網(wǎng)時代。以智能手機為代表的智能無線終端設(shè)備的出現(xiàn)改變了人們?nèi)粘５纳钚袨榉绞?，使得人們可以在智能終端設(shè)備的幫助下，隨時隨地就可以獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。參與感知(Participatory Sensing)利用了移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)形成了一個閉環(huán)，從而幫助人們來完成數(shù)據(jù)的采集、分析以及共享等行為，使人們獲得有價值的數(shù)據(jù)，最終影響人的決策。
　　參與感知系統(tǒng)是以人為

2、中心的，人是系統(tǒng)的核心組成部分，系統(tǒng)完全依賴于用戶的規(guī)模和用戶的參與程度，只有用戶愿意參加感知活動并提供可靠的信息才能保證系統(tǒng)的持續(xù)、穩(wěn)定的運行。但是，用戶在采集感知數(shù)據(jù)時需要消耗一定的成本，例如手機電量、時間等，這阻礙了用戶參與感知活動或者執(zhí)行感知任務(wù)的熱情，所以如何激勵用戶的參與熱情和吸引更多的用戶就成為參與感知系統(tǒng)要解決的問題。激勵機制可以幫助我們解決這一問題。
　　為了使參與感知系統(tǒng)中的用戶積極主動地執(zhí)行感知任務(wù)，增加感知

3、任務(wù)完成次數(shù)和提高用戶的參與熱情，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量的動態(tài)價格激勵算法(Dynamic PriceIncentive Mechanism BasedData Quality,DPIM)。DPIM算法根據(jù)感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息質(zhì)量動態(tài)地確定參與者所獲得的報酬價值。仿真實驗結(jié)果表明，DPIM算法不僅提高了用戶參與度，增加了感知任務(wù)完成的數(shù)量，并且激勵了參與者提供質(zhì)量更高的感知數(shù)據(jù)信息。
　　為了降低消費者因獲取感知數(shù)據(jù)而付出的支付

4、成本，本文又提出了一種基于感知頻率的感知任務(wù)分類算法(Sensing TaskClassification Algorithm,STCA)。參與感知系統(tǒng)的服務(wù)器計算出每個感知時間片內(nèi)系統(tǒng)的平均感知頻率，并根據(jù)平均感知頻率將興趣點分到兩個不同的集合中，不同集合的最大支付報酬額大小不同。消費者根據(jù)感知任務(wù)所在的興趣點的集合支付相應的最大支付報酬，從而合理地降低了其支付成本。實驗結(jié)果表明，與DPIM算法相比較，在引入STCA算法后不僅降低了消

5、費者的平均支付成本，而且消費者在有一定預算總額的情況下可以發(fā)布更多的感知任務(wù)，延長了消費者的生命周期。
　　最后，針對系統(tǒng)中存在惡意參與者以及對一些用戶采集的感知數(shù)據(jù)質(zhì)量較低的情況，本章提出了一種基于參與者歷史記錄的HRA信譽機制。HRA信譽機制通過參與者在興趣點的直接信譽和間接信譽，綜合計算出參與者在每個興趣點的信譽值。系統(tǒng)將減少向信譽值較低的用戶推送感知任務(wù)的數(shù)量，從而降低消費者交易的風險。實驗結(jié)果表明，HRA信譽機制在提高參