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公开(公告)号：CN110232517A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910493082.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种移动群智感知用户收益选取方法，先将双方收益的选择建模为发布者—用户演化博弈模型；根据用户上传数据的有关属性计算数据质量偏离度，去除低质量的用户数据；对通过筛选的用户进行演化策略解的求解并进行稳定性分析，得到不同条件下的用户最优收益策略。与现有技术相比，本发明在用户数据评估阶段筛选出所有的合理用户，与两种常见的异常检测方法进行性能相比(即BP方法和SVM方法)，具有高异常数据识别准确率和数据分类正确率的优点，同时，在用户数据质量确认的条件下，尽可能的选取高质量的用户数据，从而确保中标用户的最大收益并保证感知平台的整体效用。
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公开(公告)号：CN110232517B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910493082.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0226 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种移动群智感知用户收益选取方法，先将双方收益的选择建模为发布者—用户演化博弈模型；根据用户上传数据的有关属性计算数据质量偏离度，去除低质量的用户数据；对通过筛选的用户进行演化策略解的求解并进行稳定性分析，得到不同条件下的用户最优收益策略。与现有技术相比，本发明在用户数据评估阶段筛选出所有的合理用户，与两种常见的异常检测方法进行性能相比(即BP方法和SVM方法)，具有高异常数据识别准确率和数据分类正确率的优点，同时，在用户数据质量确认的条件下，尽可能的选取高质量的用户数据，从而确保中标用户的最大收益并保证感知平台的整体效用。
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公开(公告)号：CN112396102A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011282797.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于移动群智感知中用户聚类及任务分配技术领域，具体涉及一种基于时空移动特征分布的移动群智感知用户联盟聚类方法，包括以下步骤：1)描述用户移动行为特征与用户活跃度，确定初始联盟聚类中心；2)基于用户上传数据，计算用户数据与联盟相似度，设置每个联盟中的用户上限，保障聚类数据的平衡性；3)结合得到的用户联盟相似度与当前联盟中用户数量，基于用户联盟判定准则，实现用户联盟聚类。本发明在用户数据质量已知的条件下，可有效地挖掘出重要用户数据，算法稳定，聚类速率快，保证聚类结果的平衡性并提升聚类效果。本发明与现有技术中两种常见的聚类方法进行性能相比，具有分类准确率高、平衡性效果优和计算复杂度低的优点。
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公开(公告)号：CN112396102B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011282797.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于移动群智感知中用户聚类及任务分配技术领域，具体涉及一种基于时空移动特征分布的移动群智感知用户联盟聚类方法，包括以下步骤：1)描述用户移动行为特征与用户活跃度，确定初始联盟聚类中心；2)基于用户上传数据，计算用户数据与联盟相似度，设置每个联盟中的用户上限，保障聚类数据的平衡性；3)结合得到的用户联盟相似度与当前联盟中用户数量，基于用户联盟判定准则，实现用户联盟聚类。本发明在用户数据质量已知的条件下，可有效地挖掘出重要用户数据，算法稳定，聚类速率快，保证聚类结果的平衡性并提升聚类效果。本发明与现有技术中两种常见的聚类方法进行性能相比，具有分类准确率高、平衡性效果优和计算复杂度低的优点。
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