公开(公告)号：CN111814079B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202010637805.2

申请日：2020-07-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  郭丹颖 ,  柳泽烽 ,  郑海峰

IPC: G06F16/9537 ,  G06K9/62 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明涉及一种结合聚类与CMAB的群智感知车联网用户筛选方法。该方法包括：对车联网用户行车轨迹进行用户轨迹聚类特征的构建；利用CMAB模型，将轨迹聚类信息作为用户任务分配的依据，求解最佳工作者组合；根据真实出租车轨迹数据集对该方法进行验证分析。本发明将用户轨迹信息与CMAB模型相结合的用户筛选方法，克服了参与感知任务的用户技能水平不高而导致的感知数据质量差的现象，能使所选出的工作者集合具有相近的行车轨迹；同时该方法可以使得基于用户筛选结果的任务分配算法更快更早地趋于稳定。故适用于实际应用场景中。

公开(公告)号：CN113298668B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202110633996.X

申请日：2021-06-07

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  郭丹颖 ,  徐瑞婷 ,  郑海峰

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明提出一种考虑社交网络的移动群智感知用户大规模快速招募方法，其根据实际用户的社交网络来构建动态激励树模型；以获取具有高活跃度高质量的赢家用户集合为目标来设计相应的赢家选择和报酬分配方法；根据每个赢家用户上报的数据质量和最终真实提交的数据质量对比，以此来更新每个用户的信誉值，并基于此识别恶意用户；通过理论和仿真对该方法进行验证分析考虑社交网络可以实现大规模且快速的招募到足够多的用户参与感知活动。本发明考虑用户的社交网络关系，设计了基于逆向拍卖的移动群智感知用户招募方法，克服了感知用户数量不足以及由此引导致的感知数据质量不高的问题。

公开(公告)号：CN113298668A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110633996.X

申请日：2021-06-07

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  郭丹颖 ,  徐瑞婷 ,  郑海峰

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明提出一种考虑社交网络的移动群智感知用户大规模快速招募方法，其根据实际用户的社交网络来构建动态激励树模型；以获取具有高活跃度高质量的赢家用户集合为目标来设计相应的赢家选择和报酬分配方法；根据每个赢家用户上报的数据质量和最终真实提交的数据质量对比，以此来更新每个用户的信誉值，并基于此识别恶意用户；通过理论和仿真对该方法进行验证分析考虑社交网络可以实现大规模且快速的招募到足够多的用户参与感知活动。本发明考虑用户的社交网络关系，设计了基于逆向拍卖的移动群智感知用户招募方法，克服了感知用户数量不足以及由此引导致的感知数据质量不高的问题。

公开(公告)号：CN111814079A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010637805.2

申请日：2020-07-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  郭丹颖 ,  柳泽烽 ,  郑海峰

IPC: G06F16/9537 ,  G06K9/62 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明涉及一种结合聚类与CMAB的群智感知车联网用户筛选方法。该方法包括：对车联网用户行车轨迹进行用户轨迹聚类特征的构建；利用CMAB模型，将轨迹聚类信息作为用户任务分配的依据，求解最佳工作者组合；根据真实出租车轨迹数据集对该方法进行验证分析。本发明将用户轨迹信息与CMAB模型相结合的用户筛选方法，克服了参与感知任务的用户技能水平不高而导致的感知数据质量差的现象，能使所选出的工作者集合具有相近的行车轨迹；同时该方法可以使得基于用户筛选结果的任务分配算法更快更早地趋于稳定。故适用于实际应用场景中。