[发明专利]一种基于移动性预测的群智感知用户招募方法和系统

权利要求书

1.一种基于移动性预测的群智感知用户招募方法，其特征在于，所述方法包括：

发送移动群智感知任务，所述移动群智感知任务包括预算、目标地点、任务开始的时间和任务结束的时间；

获取多个移动用户的个人期望值，所述个人期望值表示移动用户按时到达所述目标地点的概率；

根据所述个人期望值和数据上传方式确定成功概率，所述成功概率表示所述移动用户成功完成所述移动群智感知任务的概率；

确定所述成功概率的最大值；

确定所述成功概率的最大值对应的移动用户为招募对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个人期望值由所述移动用户的移动设备发送，所述个人期望值的具体计算方法为：

获取移动用户的个人时空轨迹信息，所述个人时空轨迹信息包括：兴趣点、进入所述兴趣点的时间和离开所述兴趣点的时间；

根据所述个人时空轨迹信息构建个人半马尔可夫移动性预测模型；

根据所述个人半马尔可夫移动性预测模型、移动用户当前位置、所述目标时间和所述目标地点，计算移动用户按时到达所述目标地点的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述个人半马尔可夫移动性预测模型包括：

其中，Z_u(i,j,T)表示移动用户在T时间内，由兴趣点i直接转移到兴趣点j的概率，S_u表示移动用户访问兴趣点序列，t_u表示移动用户访问兴趣点的访问时间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述个人半马尔可夫移动性预测模型还包括：

其中，Q_u(i,j,T)表示移动用户当前处于兴趣点i，T时刻后恰好处于兴趣点j的概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述个人期望值和数据上传方式确定成功概率，具体包括：

当所述数据上传方式能够即时完成数据上传时，确定所述个人期望值为所述成功概率；

当所述数据上传方式必须延迟完成数据上传时，所述成功概率为所述个人期望值与成功完成数据上传的概率的乘积。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述成功概率的最大值对应的移动用户为招募对象之后，还包括：

更新已招募用户集和可负担用户集，当可负担用户集为空时，停止招募，所述可负担用户集表示当前预算能够负担的移动用户，所述招募对象从所述可负担用户集中产生。

7.一种基于移动性预测的群智感知用户招募系统，其特征在于，所述系统包括：

移动群智感知任务发送模块，用于发送移动群智感知任务，所述移动群智感知任务包括预算、目标地点、任务开始的时间和任务结束的时间；

个人期望值获取模块，用于获取多个移动用户的个人期望值，所述个人期望值表示移动用户按时到达所述目标地点的概率；

成功概率确定模块，根据所述个人期望值和数据上传方式确定成功概率，所述成功概率表示所述移动用户成功完成所述移动群智感知任务的概率；

成功概率的最大值确定模块，用于确定所述成功概率的最大值；

招募对象确定模块，用于确定所述成功概率的最大值对应的移动用户为招募对象。

8.一种基于移动性预测的群智感知用户招募系统，其特征在于，所述系统包括：

应用接入端，用于向服务端发送感知任务需求和预算限制，获取感知数据，所述感知数据包括文本、图片、音频、视频和时空信息中的至少一种；

服务端，用于接收所述应用接入端发送的所述任务需求和所述预算限制，并向个人移动端发布任务并进行用户招募；

个人移动端，用于收集个人历史时空轨迹信息，构建个人半马尔可夫移动性预测模型。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述应用接入端包括应用嵌入模块、任务感知模块和数据感知模块；所述服务端包括用户招募模块、数据处理模块和第一存储模块；所述个人移动端包括个人移动性预测模块和第二存储模块。