社交网络下的移动群智感知任务扩散

摘要：

移动群智感知是智慧城市数字化建设的核心基础技术之一,是移动计算领域的热点研究课题.近年来,移动群智感知虽然已有许多代表性的研究成果,但从整体上看距离大规模的普及应用仍有不少距离,在实际推广应用中仍面临着用户参与度不高的问题.为此,引入社交网络IM(影响最大化)传播模型,考虑到现实情况下概率信息的缺失,通过在线学习的方式,在进行影响力活动的同时学习影响力概率,即根据用户反馈不断更新影响力模型信息,从而提出新的基于该模型的任务扩散方案.通过使用真实的社交网络数据集进行实验,结果表明提出的方法在传播范围方面比传统的IM方法更有效,为移动群智感知系统的实际推广应用做出贡献.

关键词：群智感知、任务扩散、在线学习

所属期刊栏目：32

分类号：TP311;G206;TN929.5

资助基金：江苏省自然科学基金面上项目BK20191194

在线出版日期：2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：166-174