移动群智感知中的任务分发机制：基于社交属性与有效用户计算

"这篇论文研究了在群智感知（Mobile Crowd Sensing, MCS）场景下，如何通过基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制（Effective User Calculation, EUC）来解决任务分发过程中的挑战，如感知环境复杂、用户参与度不足、数据质量低等问题。EUC机制兼顾用户的社会属性，利用社交网络来增强有效用户数量，并根据任务的执行情况动态调整用户积分，以维持系统的有效用户基数。实验表明，EUC可以提升任务分发效率，同时提高收集数据的质量。" 群智感知是一种利用大量移动设备及其用户进行环境感知和数据收集的技术，它在大规模、复杂环境的社会感知任务中发挥着重要作用。随着无线传感器网络和移动智能设备的普及，MCS已成为移动计算领域的一个关键组成部分。然而，任务分发作为MCS的核心环节，面临着诸多问题，比如难以适应复杂的感知环境、难以召集足够的参与者以及数据收集质量不高等。 本文提出的EUC机制，旨在优化任务分发过程。EUC机制的核心是筛选符合任务需求的用户，它充分考虑了用户的社会属性。通过分析用户的社交网络，EUC能够传播任务信息，吸引更多潜在的有效用户加入任务执行。同时，从平台管理者的角度来看，EUC会根据用户接收和完成任务的情况动态调整其积分，以激励用户积极参与并保持系统的活跃有效用户数量。 为了验证EUC的有效性，进行了理论分析和实验评估。结果显示，EUC不仅提高了任务分发的效率，减少了无效或低质量的数据，还增强了整个系统对环境变化的适应性。这一贡献对于提升MCS应用的整体性能具有重要意义，对于未来设计更高效、更可靠的群智感知系统提供了有价值的参考。 此研究得到了多项基金项目的资助，包括国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等，反映了学术界对群智感知领域研究的重视。作者团队包括杨玉仁、张书奎、龙浩和张力，他们分别在无线传感器网络、分布式计算、智能信息处理等领域有深入的研究背景。 这篇论文揭示了如何结合社交属性和有效用户计算来改进群智感知任务的分发策略，对于提升MCS应用的质量和效率具有重要启示。这不仅有助于解决实际应用中的问题，也为未来群智感知系统的设计和优化提供了新的思路和方法。