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

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。