[发明专利]一种基于地点偏好的数据参与者选取方法

权利要求书

1.一种基于地点偏好的数据参与者选取方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)设系统在开始时知道一小部分感知质量很高的参与者共有个，其开始组成的集合设为这些参与者对所有地点的感知质量都很高。设网络中需要感知地点个，记为这些初始感知质量高的参与者对这些地点的感知偏好度都为1，即构成的参与者与地点的矩阵：其中

群智感知系统平台发布采集数据的任务Q，任务Q包含多个数据采集要素，其中与本发明相关的主要要素有：地点l_z。网络中的数据参与者获知采集数据的任务后，有m个参与者向平台申请数据采集；

(2)系统平台收到m个参与者的申请后，对参与者的选取方法如下：

如果m个申请的参与者中有落在集合中的参与者，则从中选择一个对此地点l_z偏好度最好的参与者设为p_s，其偏好度为B_s,z。再从其它偏好度未知或者偏好度大于一定值θ的参与者中选取x个参与者后，结束参与者选取；

如果m个申请的参与者中都不在集合中，则从中选取对此地点偏好度最好的前k个参与者，且这些参与者对此地点的偏好度大于如果偏好度大于的参与者没有k个，则将偏好度大于的参与者全选取；如果没有偏好度大于的参与者，则选取偏好度未知的参与者y个。

(3)参与者被选取后就感知数据，提交数据给平台，平台收到数据后，对收到的数据进行处理，得到的最终的数据为如下计算方法而得到。

如果m个申请的参与者中有落在集合中的参与者，对此地点l_z偏好度最好的参与者p_s，则最终的结果为参与者p_s报告的数据v_s；

如果m个申请的参与者中都不在集合中，则最终数据为所有提交数据参与者提交数据的平均值为最终值；

(4)对每一次数据感知任务同时更新参与者的偏好度。其方法如下：

如果选取的参与者有落在集合中的参与者p_s，其提交的数据值为v_s，其更新方法为：对每一个被选取的其它参与者p_i，其提交的数据为v_i，计算当次对地点l_z的感知偏好度为

b_i,z是以高质量参与者的感知数据来比对其它参与者的数据，如果与高质量的数据越接近，则偏好度越接近1，否则越接近0。

最后参与者p_i对地点l_z的综合偏好度B_i,z为对此参与者在地点l_z最近3次b_i,z的平均值，如果没有3次，则取最近几次的平均值为B_i,z；

如果计算出的参与者p_i的B_i,z大于阀值则将此参与者p_i加入集合：并更新参与者与地点的矩阵：仅更新矩阵中一个元素B_i,z。