【摘 要】
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在移动群智感知任务分配中,数据平台不知道用户的感知质量或成本值的前提下,如何建立合适的用户招募机制是该文需要解决的关键问题,不仅需要在用户执行的过程学习其感知质量值,还要尽可能保证移动群智感知平台的高效性和利润最大化.因此该文提出基于组合多臂赌博机(CMAB)的移动群智感知用户招募算法来解决用户成本已知和未知的招募问题.首先把用户招募过程建模为组合多臂赌博机模型,每个摇臂代表选择不同的用户,所获得的收益代表用户的感知质量;其次提出基于上限置信区间?(UCB)算法的感知质量函数,根据任务完成情况更新用户的感
【机 构】
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湖南工商大学计算机学院 长沙 410205;武汉理工大学计算机学院 武汉 430073;湖南工商大学计算机学院 长沙 410205
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在移动群智感知任务分配中,数据平台不知道用户的感知质量或成本值的前提下,如何建立合适的用户招募机制是该文需要解决的关键问题,不仅需要在用户执行的过程学习其感知质量值,还要尽可能保证移动群智感知平台的高效性和利润最大化.因此该文提出基于组合多臂赌博机(CMAB)的移动群智感知用户招募算法来解决用户成本已知和未知的招募问题.首先把用户招募过程建模为组合多臂赌博机模型,每个摇臂代表选择不同的用户,所获得的收益代表用户的感知质量;其次提出基于上限置信区间?(UCB)算法的感知质量函数,根据任务完成情况更新用户的感知质量;然后在每轮的用户招募过程中,学习用户的感知质量和成本,并提出一种新颖的贪婪修复算法.该算法是将用户的感知质量值从高到低进行排序,再选择满足预算条件下感知质量值与招募成本最大比率的用户,最后分配任务和更新其感知质量.最后进行了大量基于真实数据集的实验仿真,以此验证算法的可行性与有效性.
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