移动群智感知中基于用户意愿的参与者优选方法

移动群智感知中,在选择参与者时忽视用户意愿,可能会导致用户执行效率低甚至产生中途退出、上传虚假数据等严重损害感知数据质量的行为.针对这一问题,首先提出了一种基于用户意愿的参与者优选方法,综合考虑用户特征、任务属性、实时环境等信息,使用全连接的深度神经网络以及卷积自编码器构建用户意愿回归模型,量化评估在实时过程中用户对感知任务的执行意愿程度.其次设计平衡用户意愿与用户效用的参与者优选机制,在不同场景下同时保障感知效率与用户意愿.通过在真实轨迹数据集上进行仿真实验,验证了用户意愿回归模型的拟合度优于基线方法.通过两个感知任务案例分析验证了平衡用户意愿与用户效用的参与者优选机制的有效性及合理性.     

移动群智感知中基于数据质量的参与者选择

移动群智感知网络中的数据质量对任务是否成功完成有着至关重要的作用,为了提升移动群智感知任务中的数据质量,本文从选择参与者环节进行研究,提出了一种参与者选择方法,重点研究工作者的信誉、工作者的能力以及工作者与任务位置的距离三个方面,在将花费控制在一定范围的同时,最大限度地提高预期的结果质量,并利用启发式算法设计了新的参与者选择方法.经过实验评估,本文的方法与当前较好的方法相比较,任务的平均预算利用率大致相同,而任务的平均错误率下降了30%以上.通过仿真实验,可以看出本方法在控制任务平均错误率方面有了显著的进步.     

一种新型虚拟实验协同感知方法

基于代理机制提出一种新型协同感知模型,该模型通过在客户端和服务器端建立协同感知代理的方式实现行为感知,为了避免因负载过大而在服务器端产生的瓶颈问题,建立了一套动态选择协同感知服务器的方法.实验结果表明该方法能够确立系统的最佳动态服务器节点,降低了系统平均响应时间,使实验者能够及时、同步感知其他参与者的动作和行为.     

基于环形缓冲区的WSN数据融合技术研究

无线传感器网络监测系统中,环境变化缓慢和节点感知范围重叠所造成的冗余数据会增加节点的数据发送量,降低信息收集效率并导致传感器节点过早死亡.因此,提出一种基于环形缓冲区的簇内数据融合方案.所有节点采用环形缓冲区存储数据.源节点基于环形缓冲区采用二值化相似函数和滑动四分位检测法,在保证数据时间关联性的同时剔除冗余数据和瞬时性异常数据.簇头节点基于加权皮尔逊距离的改进支持度对从源节点接收到的数据进行加权融合.仿真实验表明,所提出的方案在网络剩余节点数、网络剩余能量和网络发送数据包数等3个方面有明显的优势.     

基于缓存的位置隐私保护方法研究

提出一种不依赖可信第三方的基于缓存的中国剩余定理位置隐私保护方法.该方法在客户端加入了缓存机制,当用户请求基于位置的服务时,若缓存区存在用户提交的服务请求,则直接为用户返回结果;若不存在,则利用中国剩余定理算法计算出真实地理位置的等价集,并向LBS服务器发起查询请求,LBS服务器根据查询请求返回相应的请求结果.最后缓存区存储请求结果,同时筛选所需结果反馈给用户.此过程减少了用户与LBS服务器之间的交互,降低了用户信息暴露给LBS服务器的风险,从而使用户位置点以及轨迹数据的隐私信息得到了保护.通过实验验证了该方法的高效性和可行性.     

基于逆向拍卖模型的群智感知激励机制

群智感知作为一种颇具前景的全新感知范式,利用携带智能设备的用户来感知和获取所需数据。然而用户自私性和个体理性的特点,就会导致用户的参与积极性不高和参与水平不高等问题。针对以上问题,为了使用户更好的完成平台所需任务,提出了一种基于逆向拍卖的激励机制。目标是为了激励更多的参与者加入到感知任务中去,使用户所提供的数据尽可能地覆盖平台所需任务。仿真结果验证了所提出的机制具有有效的激励参与效果。     

能量有效的传感器网络不规则区域时空查询处理算法

为了减少不规则区域时空查询处理的能量消耗和提高查询结果准确性,该文提出了一种基于树的不规则区域时空数据收集查询算法,该算法将查询区域内的节点组织成一颗树,树中的节点依次将其感知数据发送至其父节点直至汇聚到树的根节点.针对不规则区域时空聚集查询,提出了一种基于路线的算法,该算法沿一条路线收集查询区域内节点的感知数据并对其进行聚集以生成最终的查询结果.这两种算法均通过将复杂的不规则查询区域划分为简单的凸多边形,降低了判断节点是否在查询区域内的计算复杂度,且保证仅查询区域内的节点发送感知数据,减少了能量消耗.仿真实验结果表明,该文提出的算法优于现有的针对规则区域的时空查询处理算法.     

基于区域覆盖的群智感知激励机制

针对群智感知中的区域覆盖和用户参与两大问题,提出一种基于反向拍卖的区域覆盖最大化激励机制.首先用户根据参与成本给出标价参与拍卖,服务器平台在预算固定情况下,根据区域覆盖最大化算法选择拍卖中获胜的用户并向其购买感知数据,然后参与用户通过收益率判断是否继续参与,退出用户计算预期收益率并尝试重返拍卖.仿真结果表明,与动态定价反向拍卖机制相比,该机制可以在保证用户参与的同时,增大服务器平台选择用户的感知覆盖面积.     

无线多媒体传感器网络拥塞感知的流控制机制

为研究和改进无线多媒体传感器网络实时传输视频数据的性能,首先深入分析和研究在无线传感器网络环境下实时传输MPEG视频流存在的主要问题与性能瓶颈,通过分析端到端吞吐量与视频帧发送速率之间的关系,以IFQ队列长度作为反应网络拥塞程度的重要指标.在此基础上,提出一种基于跨层设计的拥塞感知通信流量控制机制,其基本思路是根据MPEG编码视频序列的特点,当无线链路质量变差,通信拥塞可能出现时,发送节点主动丢弃部分对接收方播放质量不太重要的低优先级视频帧数据,以降低通信负载,增加高优先级视频帧的成功传送概率.为验证该策略的效果,分别设置了简单与复杂场景下的视频传输实验,分析了在多种视频帧发送速率下平均端到端时延,丢包率,可解码帧率等参数指标的变化.实验结果证明,这一策略可以改进视频流在接收方的播放质量,同时减少不必要的能耗.仿真实验结果表明该策略有效克服了性能瓶颈,提高了无线多媒体传感器网络实时多媒体传输的服务质量.     

基于用户分类可靠性的群智感知任务分配机制研究

群智感知系统利用智能移动终端上的传感器,可以快速、便捷、低成本地收集到大量的数据.任务分配是群智感知中的关键技术,然而现有研究对用户的可靠性问题考虑不足,所设计出的分配机制难以满足实际系统的需求.针对该问题,文章假设用户所提交的数据可能是不可靠的,且同一个用户完成不同类型任务的可靠性也有差异.所设计的机制迭代进行,每次迭代以实现数据消费者的最大最小公平作为优化目标,贪心地选择一个任务与用户完成匹配,直到所有数据消费者的收益均无法提高为止.在每次任务完成后,所设计机制还会根据用户所提交的数据质量不断更新用户的分类可靠性.最后,通过仿真实验验证了所设计机制的有效性.     

移动电子商务中客户信任影响因素实证研究

通过问卷调查的方法收集样本,利用统计软件对数据进行分析,从多个维度和层次对移动终端客户信任影响因素进行研究,挖掘相关维度与客户信任之间的关系。研究结果表明,影响移动电子商务客户信任的主要因素有:商品和服务质量,店铺信誉度,买家评价,无线网络的普及性,应用软件的安全性和实用性,其中店铺和网站信誉对客户信任影响更显著,高信誉的店铺会提升网站的信誉;高信誉的网站会获得客户给予卖家的好评,为移动电子商务提高客户信任度提出合理建议。     

基于信誉感知的网格资源交易机制

鉴于在网格环境的资源市场交易中,资源提供者完全掌握资源的信息状况,而资源使用者只掌握资源提供者对资源的描述信息,存在严重的信息不对称问题可能导致非诚信交易,使资源使用者蒙受损失.由此提出网格资源市场中基于信誉感知的集合竞价机制和连续双向拍卖机制:给资源提供者赋予一定的信誉值,以反映资源的可靠性,资源使用者可以根据信誉值判断是否交易.模拟实验结果表明,基于信誉感知的集合竞价机制能够显著提高总的成交量而降低资源使用者的损失;基于信誉感知的连续双向拍卖机制虽然降低了成交次数,但也能够使资源使用者的损失明显减少.     

认知异构无线网络中可信频谱切换机制

在认知异构无线网络中,针对频谱切换过程中次用户发生自私或恶意行为,导致网络性能下降的问题,提出一种基于信誉系统的频谱切换机制。通过提取用户行为特征信息,评估次用户接入信道后的行为,并依据次用户的行为确定其信誉值,在认知基站建立信誉系统。根据次用户的信誉状况来对次用户进行分级,并根据分级情况,为次用户分配授权信道或共享频段的信道。在可信次用户接入授权频谱的过程中,当满足用户等待时延要求时,信誉值高的次用户有更高的接入优先权。可疑次用户可以在共享频段中进行传输。仿真结果表明,算法能够有效地提升系统吞吐量,降低切换及中断概率,减少低信誉次用户接入授权频谱的机会,提升了系统的安全性。     

基于顾客视角的企业声誉价值分析

[摘要]从顾客感知的视角出发，探讨企业声誉在消费者行为决策中的影响。以中小企业SaaS采纳为背景，通过收集225份中小企业的数据，采用结构方程分析方法进行实证。研究结果表明，企业声誉对顾客的感知价值和感知风险具有显著的影响：良好的企业声誉能够增加顾客的感知价值，降低顾客的感知风险，因此消费者基本上都倾向于购买声誉好的企业的产品。     

基于累积信誉和路径递减的无线传感器网络可靠路由方法

在无线传感器网络中,某些节点会在路由数据时选择性转发数据包以节约自身能量;或者恶意丢弃某些数据以对网络进行破坏。这些路由节点的不良行为会使网络中传递的数据缺乏安全性;也使得网络变得不可靠,易受到各种攻击。针对无线传感器网络节点数据路由时存在不良行为的问题,提出一种基于累积信誉和路径递减的可靠路由方法。首先是根据统计学中负二项分布原理,对参与数据路由的节点进行信誉评价;并选取满足一定信誉条件的节点作为路由节点。然后通过路径递减方法对数据进行路由,目的是避免过多的中间节点,最后将数据包以可靠的方式通过最短的路径路由到目的地。实验测试结果表明所提方法在网络中存在恶意路由节点情况下,能够较好地提高数据包投递率,以及减少数据包到达目的节点的平均跳转次数,提高了数据路由的可靠性。     

非对称信息条件下建筑企业市场声誉博弈分析

分析了不对称信息条件下建筑企业市场声誉与监管间的关系,建立了中国建筑企业的市场声誉博弈模型,指出不完全信息下建筑企业市场声誉机制可以减少建筑企业的违规动机.文章提出设置建筑企业声誉登记制度、改进监管人员激励约束机制提高监管水平以及加大企业声誉成本,建立严格的惩罚机制等措施以进一步规范建筑市场.     

A mechanism based on reputation in P2P networks to counter malicious packet dropping

In P2P (Peer-to-Peer) networks,some malicious peers can impact on overall networks performance.One of the malicious behaviors of these peers is malicious packet dropping.In this paper,our focus is to detect and to exclude peers that misbehave by dropping some or all packets.Here,we propose a reputation-based mechanism for solving the problem efficiently.The proposed mechanism uses both direct reputation information and indirect reputation information to compute comprehensive reputation of a peer.At the same time,history reputation information is also taken into account to provide faults tolerance capability and we regulate the imprecision based on the fact that the cause of packet dropping can be complex.Finally,the peers with bad comprehensive reputation can be detected easily and then will be excluded from the network.In this way,our proposed mechanism improves the performance of P2P networks without increasing computational overhead.     

一种基于信誉度的Web服务质量预测方法

基于现有的服务质量预测方法大多是以其他用户的使用感受为依据,但前提部是假设这些信息是准确可信的,一旦这个假设难以得到保证,那预测的结果将会出现重大偏差.从服务用户信誉度的角度,提出一种Web服务质量预测的方法.首先介绍该方法的基本思想与主要过程,随后对评价用户信誉等级划分、评价用户信誉度计算以及服务质量的预测算法等内容进行重点分析:最后,通过仿真实验,将本文提出的方法与传统的算术平均值法进行比较.研究结果表明:该方法能有效提高Web服务质量预测的准确性.     

基于流言机制的Ad Hoc网络声誉传播与收敛

在建立一个完整的声誉机制数学模型的基础上,证明在不借助其它节点帮助下,其它节点储存的某一节点的声誉值将随着时间收敛到同一个值.并通过仿真以及详细的理论分析证明采用流言机制能更有效地、快速地传播声誉值.     

基于动态调整发送编码门限阈值的传感器网络数据压缩算法

针对无线传感器网络节点感知数据存在空间和时间冗余的问题,提出一种基于动态调整数据发送阈值的传感器网络数据压缩算法——DADST算法.首先,节点采集周围信息后发送给基站,基站接收到数据后对其进行Huffman编码,并依据节点发送的数据即时调节基站向各节点发送数据的门限阈值;其次,各节点依据接收到的编码判断向基站传输压缩码还是原始感知数据.仿真实验结果表明,该算法在保证数据传输精度的同时,能显著提高网络数据传输量和网络工作效率,减缓了节点的能量消耗.