面向社会网络移动群智感知的激励机制研究分析

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文面向社会网络移动群智感知的激励机制研究分析学位申请人：徐炜新学科专业：计算机技术指导教师：姜楠副教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：本人所提交的学位论文是我在导师指导下独自进行的研究工作及取得的科研成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文不包含其他人已经发表

2、和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工中作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期__

3、_________I摘要面向社会网络移动群智感知的激励机制研究分析摘要群智感知是当前物联网和计算机科学领域的一个热点研究领域。随着学术界和工业界研究人员对群智感知的逐步深入探索，发现通过感知多个个体的信息，从而发掘出个体公共的信息，并反射出群体的性质从而作用于社会，是群智感知的基本特性。从群智感知的研究需要来看，群智感知需要对海量数据进行分析研究，并用作对人类行为的研究；从群智感知的特性来看，群智感知又具有社会广泛性；因此，面向社会网络的移动群智感知研究，对移动群智感知的发展具有重要的理论和应用价值。本文从实际应用背景出发，结合群智感知理论及其激励机制

4、本身的特性，以参与者位置信息作为切入点，深入分析覆盖率对于激励机制的重要影响，基于参与者位置信息解决覆盖率问题，设计对所有的参与者公平的激励机制方案，尝试建立更加贴近实际的激励机制演化模型和覆盖模型；以达到提高参与者踊跃度和降低感知数据的冗余度的目的。因此，本论文将面向社会网络群智感知基本激励机制，尝试研究基于位置信息的激励机制优化模型，解决已有研究存在的问题，这方面的研究对社会网络与激励机制的研究都有重要的意义。本文的主要研究内容如下:(1)深入研究了群智感知基本理论与激励机制本文分析了群智感知的基本理论和激励机制的基本理念，系统研究了群智感知中的激

5、励机制。群智感知激励机制具有不同的激励方式，从回报方式上可以分为货币式和非货币式的激励。通过使用金钱以及其他具有使用价值的真实物品是货币式的主要手段，拍卖模型机制是经典的货币式激励方式；在公开的模式下，感知客体对自己的感知数据进行报价，云服务选择支付报价相对较低的感知客体的感知数据进行数据分析处理。货币式激励方式直接对感知客体使用货币等具有使用价值的物品进行报酬奖励，也是目前报酬支付主要的激励方式。本文的研究中也主要将货币式作为后期的激励。(2)提出一种面向社会网络感知区域的最优覆盖率模型本文深入分析了参与者的位置信息、传感器设备覆盖率和参与者移动性等

6、因素对群智感知激励机制的影响，对基于RADP-VPC(ReverseAuctionbasedonDynamicPrice-VirtualPersonalCredit)算法的激励机制模型进行深入分析，针对RADP-VPC算法中所存在的参与者位置信息覆盖率较低、易导致所获取的感知数据冗余度较高、采集数据区域不够广泛等缺陷，本文提出了一种改进的面向社I摘要会网络感知区域的最优覆盖率模型。实验结果表明，该模型通过EPMC算法，能够有效提高感知区域参与者覆盖率，具有较好的实际应用意义。(3)提出一种基于位置的最大覆盖面(EPMCEdgePriorityMaxim

7、umCoverage)算法针对RADP-VPC在基于参与者位置信息的缺陷，本文提出一种基于位置的最大覆盖面(EPMC)算法，通过将位置信息作为参与者对感知任务的诚实性，基于位置信息进行数学建模，并在覆盖率方面分析激励的可行性；同时，基于EPMC模型，提出了鼓励参与者积极参与感知任务的激励方案。实验结果表明，本文所提出的EPMC算法模型与传统的RADP-VPC算法模型相比，EPMC算法对参与者移动性具有较好的促进作用，可有效提高覆盖感知区域，同时还能降低感知数据的冗余度，可为群智感知激励机制方案提供有效的参考。关键词：群智感知，激励机制，覆盖率，数据冗余

8、，位置信息，社会网络IIAbstractResearchandanalysisofincent