群智感知作為一種新型的數據收集方式，在大數據領域受到了許多關注。但是作為群智感知的根本問題，即如何保障在群智感知場景下數據收集的數量和質量，仍然需要研究。本書從群智感知的研究背景出發，系統地講述了如何保障在群智感知場景下數據收集的數量和質量的方法，并立足實際，用真實數據集驗證所提出方法的優越性。此外，本書還根據群智感知系統的現狀介紹了其下一步的研究內容，希望對讀者有所啟發。
高慧，博士，北京郵電大學軟件學院教師，從事人工智能，大數據等方向的科研教學工作，多次在國際上發表高水平論文6篇，申請專利1項。
第1章緒論1
1.1引言1
1.2研究背景2
1.3群智感知網絡3
1.3.1群智感知典型應用4
1.3.2群智感知主要研究內容5
1.4激勵機制與數據收集策略考慮因素7
1.4.1感知平臺方面因素7
1.4.2參與者方面因素8
1.5本書主要工作與貢獻9
第2章群智感知激勵機制與高質量數據收集研究分析12
2.1引言12
2.2理論框架14
2.2.1不同優化目標15
2.2.2不同激勵協商過程17
2.2.3不同的數據質量衡量方式17
2.2.4不同的數據質量驗證順序19
2.3應用和系統實現20
2.3.1應用介紹21
2.3.2應用比較22
2.4未來趨勢展望22
2.5本章小結24
第3章基于多任務的離線激勵機制25
3.1引言25
3.2多任務離線激勵模型28
3.3信譽度定義和更新28
3.3.1參與者意愿的定義28
3.3.2信譽度反饋和更新29
3.4信息質量滿意度指數和任務困難度指數29
3.4.1信息質量滿意度指數29
3.4.2任務困難度指數31
3.5優化問題和解決方案33
3.6實驗與結果分析35
3.6.1實驗設計36
3.6.2實驗結果38
3.7系統實現討論42
3.8本章小結43
群智感知激勵機制與數據收集技術
目錄
第4章保障收集數據質量的在線激勵機制44
4.1引言44
4.2在線激勵模型46
4.3優化問題47
4.4回報和額外獎勵的動態分配50
4.4.1激勵機制介紹50
4.4.2激勵機制算法50
4.5實驗與結果分析54
4.5.1實驗設計54
4.5.2實驗結果55
4.6本章小結57
第5章感知數據預測與收集58
5.1引言58
5.2感知數據預測模型59
5.3感知數據預測方法60
5.4實驗與結果分析63
5.4.1實驗設計63
5.4.2實驗結果64
5.5本章小結65
第6章可信參與者選擇策略66
6.1引言66
6.2可信參與者選擇模型68
6.3參與者信譽度的定義和更新68
6.3.1信譽度定義68
6.3.2參與者意愿的定義和更新68
6.3.3信譽度的反饋和更新69
6.3.4信譽度更新69
6.4可信參與者選擇問題和解決方案70
6.5實驗設計與結果分析72
6.5.1實驗設計72
6.5.2實驗結果73
66本章小結74
第7章車聯網場景下的數據收集75
7.1引言75
7.2應用77
7.3HVCS面臨的挑戰77
7.4激勵分配機制的一種解決方案78
7.5本章小結81
第8章群智感知系統的下一步工作82
8.1數據質量的多維度建模和計算82
8.2參與者可信度的計算和更新方法84
8.3數據定價85
8.4針對單個參與者的激勵機制86
第9章總結和展望87
參考文獻91
附錄縮略語表101
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