群智感知中基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制

来源：计算机应用研究杂志2019年第5期北京时间：

作者：杨玉仁,张书奎,龙浩,张力,

单位：1.苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006；2.江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,南京210003；

摘要：随着无线传感器网络的高速发展和多种移动智能设备的普及，移动群智感知（mobile crowd sensing，MCS）成为移动计算的核心。利用群智感知可完成大规模、复杂环境及社会感知任务，其中任务分发是这种应用中的一个重要环节。针对任务分发过程中存在感知环境复杂、用户数量达不到要求、收集数据质量低等问题，提出一种基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制（effective user calculation，EUC）。该机制具有根据任务来筛选用户的特点，从用户角度看，EUC考虑了用户的社会性，由用户的社交网络传递相关信息来增加平台的有效用户数；从平台的角度看，EUC可根据任务的接收和提交情况动态调整有效用户的积分，从而保障整个系统的有效用户数。理论分析和实验结果表明，所提出的机制可提高系统的任务分发效率，并改善了收集数据的质量。

关键词：群智感知,任务分发,有效用户,社交属性,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61201212)；江苏省自然科学基金资助项目(BK2011376)；江苏省“六大人才高峰”资助项目(2014-WLW-010)；苏州市融合通信重点实验室资助项目(SKLCC2013XX)；江苏省产学研前瞻性项目(BY2012114)；软件新技术与产业化协同创新中心资助项目；苏州市前瞻性应用研究计划项目(SYG201730)；；