【摘 要】
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为在群智感知系统中实现有效的用户激励,提出基于显性与隐性时空关联的两种用户激励算法。将显性时空关联的用户激励问题转化为集合覆盖问题并利用贪心算法对其进行求解,同时
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502359,61802286),湖北省自然科学基金(2018CFB424)
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为在群智感知系统中实现有效的用户激励,提出基于显性与隐性时空关联的两种用户激励算法。将显性时空关联的用户激励问题转化为集合覆盖问题并利用贪心算法对其进行求解,同时结合显性时空关联算法和马尔科夫模型求解隐性时空关联的用户激励问题。在仿真数据和真实数据集上的实验结果表明,与传统最小化花费算法、最大化覆盖算法和最小化花费覆盖数比值算法相比,显性时空关联算法和隐性时空关联算法有效解决了感知任务完成率低且花费高的问题,能在实现用户激励的情况下最大化社会收益。
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