發(fā)布時(shí)間：2020-06-26 13:25

【摘要】：隨著智能手機(jī)的普及和在智能手機(jī)用戶的幫助下可以收集大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的能力,群智感知技術(shù)正變得越來越受歡迎。一個(gè)群智感知平臺(tái)可以使用收集的數(shù)據(jù)來提取有效的信息,然后為用戶提供服務(wù)。然而,由于用戶用收集數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)一定的手機(jī)資源,包括電量,cpu,時(shí)間成本等,而用戶通常是理性的,因此設(shè)計(jì)一個(gè)良好的激勵(lì)機(jī)制用來補(bǔ)償并吸引用戶參加顯得尤為重要。離線的激勵(lì)機(jī)制已經(jīng)在眾多的群智感知應(yīng)用中得到廣泛使用,然而在在線的場景下,問題變得更加具有挑戰(zhàn)性,因?yàn)楫?dāng)群智感知平臺(tái)在進(jìn)行決策的時(shí)候,無法獲得未來的信息,因此難以做出最佳決策。在本篇文章中,我們將研究在線的激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì),并且考慮到一個(gè)重要的性質(zhì),即用戶對于群智感知平臺(tái)貢獻(xiàn)的價(jià)值隨著時(shí)間遞減。眾所周知,數(shù)據(jù)的價(jià)值是具有時(shí)效的,過期的數(shù)據(jù)價(jià)值會(huì)大打折扣。這種時(shí)變價(jià)值的屬性在決策場景中很常見,但是在機(jī)制設(shè)計(jì)領(lǐng)域并沒有得到深度的重視和研究。為了解決這個(gè)問題,我們提出了一種新的方法來挑選參與者,這種方法基于一種時(shí)間相關(guān)的臨界值。我們還設(shè)計(jì)了一個(gè)可信的框架,在這個(gè)框架運(yùn)行下,參與者總是提供他們真實(shí)的信息,即避免的欺詐行為的發(fā)生。因?yàn)樵谝粋�(gè)自由市場中,參與者通常會(huì)謊報(bào)個(gè)人信息操縱市場,從而獲取更大利益。我們考慮了兩種場景,一種是平臺(tái)的總收益價(jià)值是參與者貢獻(xiàn)的價(jià)值之和;還有一種更一般的場景是平臺(tái)收獲的總價(jià)值是參與者貢獻(xiàn)價(jià)值的子模函數(shù)。我們把針對這兩種場景設(shè)計(jì)的機(jī)制稱作TDM和TDMS。我們證明了這兩種機(jī)制可以達(dá)到很好的性質(zhì),比如多項(xiàng)式的時(shí)間復(fù)雜度,預(yù)算可行,可信,還有常數(shù)的競爭比。通過比較TDM和兩種啟發(fā)式的基準(zhǔn)算法,可以看出我們設(shè)計(jì)的機(jī)制達(dá)到了很好的性能。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【圖文】：

Service RequestersParticipan圖 2 1 群智感知模型我們主要的研究對象是兩種系統(tǒng)模參與者貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)的價(jià)值的總和，總數(shù)據(jù)價(jià)值是參與者貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)價(jià)

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本文編號(hào)：2730375