【技术实现步骤摘要】
一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统
本专利技术涉及移动群智感知领域，特别是一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法及系统。
技术介绍
随着各种各样的移动便携感知设备如智能手机、平板电脑、可穿戴设备等的普及和广泛使用，为实现深度泛在社会感知提供了一种新的感知环境、收集数据和提供信息服务的模式，即移动群智感知。相比于需要部署固定传感器的传统传感器网络，移动群智感知网络具有感知范围广、成本较低、维护简单三大优点，更加适合于完成大规模、移动性强的感知任务。在移动群智感知网络中，感知用户的参与度是决定移动群智感知系统能否获得高质量数据的关键因素，但在感知过程中产生的各种消耗会直接影响到感知用户的参与程度和感知数据的质量高低。例如，用户上传感知数据会消耗大量的通信流量和感知设备电量，导致了用户不愿意无偿参与感知活动。为了激励更多的用户参与感知过程，应当设计一种合理的激励机制来对用户的消耗代价进行补偿，而高质量、高参与度的感知用户是移动群智感知系统获得高质量数据的重要前提，因此感知用户选择是激励机制的关键因素。目前大多数的激励机制在用户选择上采取基于...
【技术保护点】
1.一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法，其特征在于：首先进行最优用户集选择，然后进行平台与用户之间的双向选择，最后进行用户信誉积分奖惩；其中所述最优用户选择包括以下步骤：步骤S1：感知任务发布前，感知平台将感知任务K划分为多个子任务k，并为每个子任务k设置子任务效用值μk，同时感知平台设置信誉积分阈值，并为每个感知用户设置初始信誉积分；步骤S2：感知用户向感知平台上传参与阈值threshi、花费代价Ci和信誉值Qi三个属性值；步骤S3：感知平台基于感知用户的信誉积分和信誉积分阈值进行用户一次筛选；其中，感知用户的信誉积分随着任务处理过程的发生而变化；步骤S4：...
【技术特征摘要】
1.一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法，其特征在于：首先进行最优用户集选择，然后进行平台与用户之间的双向选择，最后进行用户信誉积分奖惩；其中所述最优用户选择包括以下步骤：步骤S1：感知任务发布前，感知平台将感知任务K划分为多个子任务k，并为每个子任务k设置子任务效用值μk，同时感知平台设置信誉积分阈值，并为每个感知用户设置初始信誉积分；步骤S2：感知用户向感知平台上传参与阈值threshi、花费代价Ci和信誉值Qi三个属性值；步骤S3：感知平台基于感知用户的信誉积分和信誉积分阈值进行用户一次筛选；其中，感知用户的信誉积分随着任务处理过程的发生而变化；步骤S4：感知平台利用层次分析法进行用户二次筛选，将最优用户集选择作为目标层元素，将步骤S2所述的参与阈值threshi、花费代价Ci、信誉值Qi三个属性作为准则层元素，将n个感知用户作为措施层元素，构建三层递阶层次结构图；步骤S5：感知平台根据步骤S4所述的三层递阶层次结构图，利用1-9标度法得到准则层所有元素相对于目标层元素的重要性比较结果和措施层所有元素相对于准则层每一个元素的重要性比较结果，从而构造准则层对目标层的判断矩阵A，以及措施层对准则层的判断矩阵X1、X2和X3；步骤S6：感知平台根据步骤S5所述的判断矩阵A，计算准则层对目标层的权向量ωA，并对判断矩阵A进行层次单排序一致性检验，从而确定权向量ωA的计算值；步骤S7：感知平台根据步骤S5所述的判断矩阵X1、X2和X3，分别计算措施层对准则层的权向量ω1、ω2、ω3，并对判断矩阵X1、X2和X3进行层次单排序一致性检验，从而确定权向量ω1、ω2、ω3的计算值；步骤S8：感知平台根据步骤S6所述的ωA和步骤S7所述的ω1、ω2、ω3，计算措施层对目标层的组合权向量ω，并进行层次总排序一致性检验，从而确定组合权向量ω的计算值；步骤S9：感知平台根据步骤S8所述的组合权向量表示的结果进行决策，从措施层n个感知用户中按照组合权向量大小依次选取权值较大的m个用户，从而构成一个大小为m的最优用户集。2.根据权利要求1所述的一种基于多属性用户选择移动群智感知激励机制的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊金波，陈秀华，刘西蒙，李琦，马蓉，姚志强，金彪，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：福建,35
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